深度学习是近几年的热门研究话题，它的概念源于人工神经网络的研究。它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，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

　　什么是深度学习？深度学习与神经网络

　　正如机器学习被认为是人工智能的一种类型，深度学习通常被认为是机器学习的一种类型，有人称之为子集。虽然机器学习使用简单的概念，如预测模型，深度学习使用人工神经网络，旨在模仿人类的思维和学习方式。你可能还记得高中生物学中，人脑的主要细胞成分和主要计算元素是神经元，每个神经连接就像一台小型计算机。大脑中的神经元网络负责处理各种输入：视觉、感觉等。

　　与机器学习一样，在深度学习的计算机系统中，还是一样被喂数据，但是信息往往是以巨大的数据集的形式存在的，因为深度学习系统需要大量的数据来理解，才能返回准确的结果。然后，人工神经网络根据数据提出一系列二元真/假问题，涉及高度复杂的数学计算，并根据得到的答案对数据进行分类。

　　深度学习的步骤是：采集大量图片，标注图片，把图片放进网络训练，查看训练结果，调节参数和网络结构，再次训练，得到好的结果。深度学习在标注和训练的时候不需要，网络会自动提取和筛选特征，规划分割阈值。只是在调整参数和网络结构时需要工程师，但是在一些项目中可以不用调整参数和网络结构，通过调整数据来解决准确性问题。

　　今明视觉深度学习软件Neurocle

　　Neurocle是一款即便不是人士也能使用的深度学习软件，其中Neuro-T 和 Neuro-R 分别用于模型创建和部署。

　　主要特点：Neuro-T 提供数据管理系统，允许用户以强大的方式比较和分析其数据和训练结果，从而提高训练模型的性能。

　　作为的机器视觉专家，我们与Neurocle密切合作以保证产品的高品质。客户所订购的组件均能达到新的品质标准。

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