关于深度学习可能很多的小伙伴们都不是很了解，这个在深度学习AI的领域要相对较广泛，机器学习是AI的一个子领域，而深度学习是机器学习领域中的一个子集。

什么是深度学习，深度学习有哪些重要的知识点：

深度学习是一种机器学习方法 ，深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它允许我们训练人工智能来预测输出，给定一组输入(指传入或传出计算机的信息)。监督学习和非监督学习都可以用来训练人工智能。

因此深度学习可以被定义为在以下四个基本网络框架中拥有大量参数和层的神经网络：

• 无监督预训练网络（Unsupervised Pre-trained Networks）
• 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
• 循环神经网络（Recurrent Neural Networks）
• 递归神经网络 （Recursive Neural Networks）

深度学习中的神经网络的计算量非常大，事实上在很长时间里由于基础设施技术的限制进展并不大。而GPU的出现让人看到了曙光，也造就了深度学习的蓬勃发展，“深度学习”才一下子火热起来。Google的TensorFlow是开源深度学习系统一个比较好的实现，支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在图像识别、自然语言处理方面最流行的深度神经网络模型。

机器学习是人工智能的一个子集，深度学习又是机器学习的一个子集。机器学习与深度学习都是需要大量数据支撑的，是大数据技术上的一个应用，同时深度学习还需要更高的运算能力支撑，如GPU。

关于深度学习中为了提高“AI价格评估”的精度，我们需要将其预测结果与过去的结果进行比较，为此，我们需要两个要素:

1. 大量的计算能力；
2. 大量的数据。

深度学习对电脑有什么需求？电脑配置跟不上咋办？

1、数据存储要求

在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。

主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。

数据容量：提供足够高的存储能力。

读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。

接口：高带宽，同时延迟低。

传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。

缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。

2、CPU要求

当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：

（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。

（2）GPU计算前的数据预处理。

（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。

（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。

（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。

传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。

传统架构：提供1~8块GPU。

4、内存要求

至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。

深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件，那么如何让自己的普通电脑也能轻松运行高算力程序呢？

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