【摘要】深度学习是机器学习中的一个分支，而机器学习又是人工智能的核心。可以见得，深度学习是十分重要的学科。关于深度学习的问题有很多，问题越

深度学习是机器学习中的一个分支，而机器学习又是人工智能的核心。可以见得，深度学习是十分重要的学科。关于深度学习的问题有很多，问题越多，说明我们越爱思考和发现问题，如果把这些问题都解决了，这无疑是对我们学习深度学习一个非常好的提升。在这篇文章我们来好后给大家介绍一下深度学习的问题，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

1.为什么构建深度学习模型需要使用GPU？

在深度学习中，深度学习模型有两个主要的操作，也就是前向传递和后向传递。前向传递将输入数据通过神经网络后生成输出；后向传递根据前向传递得到的误差来更新神经网络的权重。在矩阵中，我们知道计算矩阵就是第一个数组的行与第二个数组的列元素分别相乘。因此，在神经网络中，我们可以将第一个矩阵视为神经网络的输入，第二个矩阵可以视为网络的权重。这似乎是一个简单的任务。但是数据有很多，如果我们用传统的方法，训练这种系统需要几年的时间。

如果使用神经网络的计算密集部分由多个矩阵乘法组成。那么如何才能更快？我们可以简单地通过同时执行所有操作，而不是一个接一个地执行。这就是为什么我们要使用GPU而不是CPU来训练神经网络的原因。

2.何时应用神经网络？

首先，深度学习模型需要清晰且丰富的数据来训练。对于图像处理等复杂问题使用深度学习需要很谨慎。深度学习算法属于表示学习算法。这些算法将复杂问题分解为更简单的形式以便理解。对于传统的算法来说，这将更困难。硬件要求对于运行深度神经网络模型也至关重要。神经网络很久以前就被发现了，但近年来得以成功实现，硬件资源更加强大也是其主要原因。

3.是否需要大量数据来训练深度学习模型？

其实我们确实需要大量的数据来训练深度学习模型，但也可以通过迁移学习来克服数据量不大这一障碍。即使数据量不大，针对特定任务进行训练的深度学习模型也可以重用于同一个域中的不同问题，这种技术被称为迁移学习。

我们在这篇文章中给大家介绍了3个有关深度学习的问答，通过这些问答我们对深度学习有了一个更深入的了解。当然，深度学习还有很多需要我们了解的知识，我们还要努力学习，集思广益，让自己更加出类拔萃。