深度学习的五大特征包括：联想与结构、活动与体验、本质与变式、迁移与应用、价值与评价这五个特征。
1、联想与结构：既指学生学习方式的样态，也指这样的学习方式所处理的学习内容（学习对象）强调“联想与结构”，意在强调个体经验与人类知识在深度学习这里不是对立的，而是相互成就、相互转化的。
2、活动与体验：是深度学习的核心特征，回答的是深度学习的运行机制问题。“活动”是指以学生为主体的主动活动，而非生理活动或受他人支配的肢体活动；“体验”是指学生在活动中生发的内心体验。活动与体验相伴相生。
3、本质与变式：回答的是如何处理学习内容（学习对象）才能够把握知识的本质从而实现迁移的问题。也就是说，发生深度学习的学生能够抓住教学内容的本质属性、全面把握知识的内在联系，并能够由本质推出若干变式。
4、迁移与应用：“迁移与应用”解决的是知识向学生个体经验转化的问题，即将所学知识转化为学生综合实践能力的问题。“迁移与应用”需要学生具有综合创新的意识，同时，也正是有目的地培养学生综合能力、创新意识的活动。
5、价值与评价：“价值与评价”回答的是教学的终极目的与意义的问题，即教学是培养人的社会活动，要以人的成长为旨归。人的所有活动都内隐着“价值与评价”，教学活动也不例外。
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怎样引导学习者深度学习 ******
#宫夜# 说来惭愧,虽然做老师十几年,也学习过一些学习理论,自认为有了一点点思考和体会,但是关于深度学习,我了解的还真不是太系统,当我看到今天研讨的题目后,有一...
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在图像问题中所说的深度学习是指什么 - ******
#宫夜# 深度学习在物体识别上的另一个重要突破是人脸识别.人脸识别的最大挑战是如何区分由于光线、姿态和表情等因素引起的类内变化和由于身份不同产生的类间变化.这两种变化的分布是非线性的,且极为复杂,传统的线性模型无法将它们有效区分开.深度学习的目的是通过多层的非线性变换得到新的特征表示.这些新特征须尽可能多地去掉类内变化,而保留类间变化.
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深度学习的实质及其与浅层学习的说法正确的是(). - 上学吧普法考试 ******
#宫夜# 深度学习,按个人的理解主要就是多层神经网络.而多层神经网络目前效果比较好的是卷积神经网络,目前在图像和音频信号上效果比较好,而在自然语言处理上效果没有显示出来.深度学习从统计学的角度来说,就是在预测数据的分布,从数据中学得一个模型然后再通过这个模型去预测新的数据,这一点就要求测试数据和训练数据必须是同分布.深度学习,它是在一定的学习量的积累基础之上的质的飞越,就是学习能力的质变和新实现.度学习的前提在于大数据技术的成熟和支撑.同时,深度学习是一种经验的连接和运用.它是人类的经验和智慧在机器中的再生和活化.
深度学习是什么?答：深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的...
什么是深度学习?答：计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习为计算机视觉提供了许多新的工具和方法，使得计算机能够更好地理解和解析图像或视频中的内容。首先，深度学习可以帮助计算机视觉系统更好地识别和理解图像中的对象。传统的计算机视觉方法通常依赖于手工设计的特征提取...
如何理解幼儿的深度学习答：教育部幼儿园园长培训中心副主任、东北师范大学教育学部学前教育学院教授王小英，东北师范大学附属小学中信幼儿园刘思源在《学前教育研究》2020年第1期刊发《幼儿深度学习的基本特质与逻辑架构》一文提出，深度学习能力是新时代发展对人提出的新要求。幼儿深度学习是指幼儿在教师的引导下，在较长的一个时段，...
什么是深度学习?答：(3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（...
深度学习的理论解释有哪些?答：深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的...
深度学习是什么?现在为什么这么多人都在说这个?答：深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或者由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。深度学习现在很多人说是...
深度学习是什么?答：深度学习是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或者由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。在我们这里学习深度学习...
什么是深度学习?答：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。
如何正确理解深度学习的概念答：而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如...
什么是深度学习与机器视觉答：深度学习运用了这分层次抽象的思想,更高层次的概念从低层次的概念学习得到。这一分层结构常常使用贪婪算法逐层构建而成,并从中选取有助于机器学习的更有效的特征[1].不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现,因而这些算法能被应用于其他算法无法企及的无标签数据,这一类数据比有标签数据更丰富,也更容易获得。这...
