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來源：伯樂線上
http://blog.jobbole.com/110144/
深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的方法。觀測值（例如一幅影象）可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實體中學習任務（例如，人臉識別或面部表情識別）。深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特徵學習和分層特徵提取高效演演算法來替代手工獲取特徵。——維基百科
關於深度學習的應用，網上有非常多的出色案例，伯樂線上在本文摘錄 9 個。
1. neural-style：利用摺積神經網路將一幅影象的內容與另一幅影象的風格相結合
https://github.com/jcjohnson/neural-style
2.Nerual Doodles：把 2 位的 Doodle 轉成精良的藝術品
https://github.com/alexjc/neural-doodle
3. srez：透過深度學習極大提高模糊圖片的解析度
https://github.com/david-gpu/srez
4.Face2Face：實時捕獲面部表情，調換到另外一個人的面部
http://www.graphics.stanford.edu/~niessner/thies2016face.html
5. open_nsfw：成人圖片分類器，雅虎出品
如果你對網路上那些打上 NSFW（No Safe For Work，上班時間不要看）標簽的照片是如何分類感興趣的話，你應該會對這個感興趣。
https://github.com/yahoo/open_nsfw
6. DeepLearningFlappyBird：透過 Deep Q-Network 來玩 Flappy Bird
要是你以前被 Flappy Bird 虐過，可以來試試這個。
https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird
7. RoCAlphaGo：根據 DeepMind 公開論文，完成的 AlphaGo 複製品
https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaGo
8. LipNet：利用深度學習的讀唇程式
牛津大學 AI 實驗室出品，精確度遠超常人。在特定測試中，常人精確率是 52.3%，LipNet 達到了 93.4%。
http://www.oxml.co.uk/publications/2016-Assael_Shillingford_LipNet.pdf
9. Miles Deep：成人影片分類器，精確度達到 95%
藉助深度摺積神經網路，Miles Deep 可以快速針對成人影片每秒畫面分類。根據性*行為分了 6 個分類，精確度達到 95%。藉助這個工具，可以自動編輯影片，刪掉所有無性*接觸的場景。
和第 5 個雅虎的成人圖片分類器不同的是，Miles Deep 能給區分裸體和各種露骨性*行為之間的區別。Miles Deep 作者稱，這是目前為止，第一個公共色*情圖片分類或編輯工具。
https://github.com/ryanjay0/miles-deep
10. 更多
其他案例，可參見 Deep Learning Gallery 彙總連結：http://deeplearninggallery.com/
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