一是關注真實課堂條件下深度學習與學生素養發展的實證研究;二是從個別具體操作策略的探討轉向為一般化操作模式的建構;三是從單純關注深度學習的技術性支持轉向為情境性的環境支持系統設計。深度學習研究又呈現出兩個較為明顯的特點。
深度學習本質上是一種新興的機器學習算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過對數據的底層特征進行學習從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數據的分布式規律，進而預測或分類數據。
根據中研普華產業研究院發布的《2021-2025年中國深度學習發展及趨勢專項研究報告》顯示：
深度學習是一種學習數據表征的算法，它可以從無規律、抽象的觀測值即輸入值中學習到數據的隱藏特征，比如CNN算法通過輸入的圖片像素點RGB值可以學習到圖片的內部特征，例如圖片中的實體、數字等。深度學習的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。
國外的深度學習研究在整體上呈現出三個基本趨勢：一是關注真實課堂條件下深度學習與學生素養發展的實證研究;二是從個別具體操作策略的探討轉向為一般化操作模式的建構;三是從單純關注深度學習的技術性支持轉向為情境性的環境支持系統設計。深度學習研究又呈現出兩個較為明顯的特點。
深度學習除了在應用領域的快速擴張，一些基礎技術研究依然保持著很高的熱度。主要可以分成以下幾個方向：深度學習的基礎理論研究;深度學習和其他方法的結合擴展;深度學習一些優勢的深耕和發揚光大;深度學習現階段一些局限性的解決。當然這幾個方面也是相互影響，相互交織的。
深度學習的理論性研究側重給出對深度學習有效性更好的解釋，對深度學習的泛化能力更好的證明，以及如何更快收斂更好地學習等。
在和其他方法結合方面，一方面最成功的當屬深度強化學習，從靜態監督學習擴展到動態交互時序學習，這在AlphaGo 上已經得到了驗證。但是對于深度強化學習是否就是最接近人工智能的解決方案還是存疑的。另一方面是在一些非游戲類的實際應用中，深度強化學習發揮好的效果往往需要針對性的設計和實驗。除此之外，也有很多關于神經和符號相結合的探索、數學模型和認知心理學方法相結合的探索。
在深度學習的優勢深耕方面，預訓練模型與遷移學習比較有代表性。深度學習下的特征表示學習特性，可以構造出可擴展、可遷移的強大的預訓練模型。例如，自然語言處理領域最近出現的Bert 模型就是一個代表，通過大規模無標注語料訓練出的基礎表示模型，可以大大降低具體任務下對標注數據的依賴量并顯著提升效果。
隨著應用的不斷拓展，全球深度學習軟件市場將從30 億美元增長到2025 年的672 億美元。深度學習的市場機會跨越了廣泛的行業和地理區域，尤其是在具有海量數據需求和實體的特定領域市場，以及那些使用視覺和語言處理技術的機器感知應用不斷增長的市場，這種機會具有特別大的顛覆性。
報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為深度學習企業在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環境調整經營策略。
了解更多行業詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2021-2025年中國深度學習發展及趨勢專項研究報告》。
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2021-2025年中國深度學習發展及趨勢專項研究報告
深度學習本質上是一種新興的機器學習算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過對數據的底層特征進行學習從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數據的分布式規律，進C...
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2022年深度學習行業發展前景及市場調研分析 
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