一是关注真实课堂条件下深度学习与学生素养发展的实证研究;二是从个别具体操作策略的探讨转向为一般化操作模式的建构;三是从单纯关注深度学习的技术性支持转向为情境性的环境支持系统设计。深度学习研究又呈现出两个较为明显的特点。
深度学习本质上是一种新兴的机器学习算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隐层的感知器。其可以通过对数据的底层特征进行学习从而得到更加抽象的隐藏特征，从而特到数据的分布式规律，进而预测或分类数据。
根据中研普华产业研究院发布的《2021-2025年中国深度学习发展及趋势专项研究报告》显示：
深度学习是一种学习数据表征的算法，它可以从无规律、抽象的观测值即输入值中学习到数据的隐藏特征，比如CNN算法通过输入的图片像素点RGB值可以学习到图片的内部特征，例如图片中的实体、数字等。深度学习的好处是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工获取特征的手段。
国外的深度学习研究在整体上呈现出三个基本趋势：一是关注真实课堂条件下深度学习与学生素养发展的实证研究;二是从个别具体操作策略的探讨转向为一般化操作模式的建构;三是从单纯关注深度学习的技术性支持转向为情境性的环境支持系统设计。深度学习研究又呈现出两个较为明显的特点。
深度学习除了在应用领域的快速扩张，一些基础技术研究依然保持着很高的热度。主要可以分成以下几个方向：深度学习的基础理论研究;深度学习和其他方法的结合扩展;深度学习一些优势的深耕和发扬光大;深度学习现阶段一些局限性的解决。当然这几个方面也是相互影响，相互交织的。
深度学习的理论性研究侧重给出对深度学习有效性更好的解释，对深度学习的泛化能力更好的证明，以及如何更快收敛更好地学习等。
在和其他方法结合方面，一方面最成功的当属深度强化学习，从静态监督学习扩展到动态交互时序学习，这在AlphaGo 上已经得到了验证。但是对于深度强化学习是否就是最接近人工智能的解决方案还是存疑的。另一方面是在一些非游戏类的实际应用中，深度强化学习发挥好的效果往往需要针对性的设计和实验。除此之外，也有很多关于神经和符号相结合的探索、数学模型和认知心理学方法相结合的探索。
在深度学习的优势深耕方面，预训练模型与迁移学习比较有代表性。深度学习下的特征表示学习特性，可以构造出可扩展、可迁移的强大的预训练模型。例如，自然语言处理领域最近出现的Bert 模型就是一个代表，通过大规模无标注语料训练出的基础表示模型，可以大大降低具体任务下对标注数据的依赖量并显著提升效果。
随着应用的不断拓展，全球深度学习软件市场将从30 亿美元增长到2025 年的672 亿美元。深度学习的市场机会跨越了广泛的行业和地理区域，尤其是在具有海量数据需求和实体的特定领域市场，以及那些使用视觉和语言处理技术的机器感知应用不断增长的市场，这种机会具有特别大的颠覆性。
报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为深度学习企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。
了解更多行业详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《2021-2025年中国深度学习发展及趋势专项研究报告》。
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2021-2025年中国深度学习发展及趋势专项研究报告
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