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• 机器学习、深度学习的原理，要知道迁移学习、增强学习都是干什么用的？
• 什么是特征，包括图像特征情感特征等各种各样的特征？
• 各种算法，比如做推荐系统，需要懂协同过滤等常用的推荐算法？
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为了帮助大家更好地理解这些关键技术和它们的应用，下面将简要介绍在 AI 领域中具有代表性的深度学习以及五种经典的深度学习模型。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它关注于使用多层神经网络模型来进行数据表示和处理。深度学习也是深度神经网络及其训练方法的统称，它在机器学习和人工智能领域中取得了显著的成果。

以下是 5 种经典模型的简介：

1. 迁移学习（Transfer Learning，TL）

迁移学习是一种机器学习方法，它允许模型将从一个任务中学到的知识应用到另一个任务上。这种方法尤其适用于数据稀缺的情况，可以大大提高模型的性能和学习效率。在深度学习中，通常可以将在大型数据集上预训练的模型用作新任务的初始化或固定特征提取器。

2. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）

GAN 由两个互相竞争的神经网络组成，一个是生成器，一个是判别器。生成器的任务是生成尽可能真实的数据，而判别器的任务是区分生成的数据和真实数据。通过这种竞争，生成器能够生成越来越逼真的数据。GAN 在图像生成、图像编辑、风格迁移等方面都取得了显著的成功。

3. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）

CNN 是一种特殊的神经网络，主要用于图像识别和处理。通过使用卷积层，池化层和全连接层，CNN 能够在减少参数的同时，有效地保留图像的空间信息，从而实现对图像的高效识别和分类。

4. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

RNN是一种能够处理序列数据的神经网络。由于 RNN 具有记忆性，它可以将前面时间步的信息传递到后面的时间步，因此特别适合于处理时间序列数据、自然语言等。 RNN 的一种重要变体是长短时记忆网络（LSTM），它能够更有效地学习长序列中的依赖关系。

5. 大规模预训练模型（Pretrained Transformer Models，PTM）

大规模预训练模型通常基于 Transformer 架构，通过在大量文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言表示，之后可以微调（Fine-tune）应用到各种自然语言处理任务上。PTM 如 BERT、GPT 等模型在自然语言理解和生成任务上都表现出色，开创了NLP的新纪元。