1樓：上賽
引言：有許多人會在大四選擇考研，因為現在這個社會需要一些高學歷的人，只有擁有了高學歷，在社會上才有更大的競爭力，所以當你是研究生小白的時候，就需要注意一些東西。研究生小白對於深度學習研究方向該如何選擇呢？
接下來跟著一起去了解一下吧。
<>在還沒有步入研究生生活中，許多人就開始和導師進行乙個聯絡感情，其實非常有必要的，因為當你知道你所考的研究學校或者是公升本學校的研究生，提前要找到自己的導師，是非常正確的選擇。所以在你還沒有正式進入研一的學習生活，就要開始和你的寶石進行乙個聯絡，因為在研究生這個方向上你是屬於乙隻小白，什麼都不瞭解，需要導師的幫助才能有進步。這個時候你就要聽從導師的建議，怎麼去深度的學習研究方向，或者是根據老師所給的研究方向去學習，去寫**，這樣成功率會更高，而且不會有錯誤的地方或者是走錯了方向。
所以有老師的幫助是會更加分的。
所以在還沒有進入研究生之前，學生就應該跟導師聯絡，這樣在老師那裡，你的印象會非常的好，知道這個學生愛好學習並且主動學習比較勤奮，對你的關注就會比較多。這個時候導師也會給你一些方向，讓你去看一些**，或者是你寫的**導師會幫你改給你，建議有老師的幫助比自己摸索會更加成功。所以在日常生活中，學生要懂得人際交往，懂得與老師交流，老師與學生就像朋友一樣，當你有需要的時候，就可以請求老師的幫助，老師幫助你也是非常開心的。
2樓：花裡胡哨
我覺得可以根據自己的性格方面，能力方面，思維方面，教育方面和行為方面來選擇。
3樓：幸福小豬豬
按照自己的喜好選擇，一定要自己特別感興趣，並且自己也有一定的基礎，能夠深入透徹的搞清楚學習內容。
4樓：韓諾諾
我認為可以選擇生物醫藥方面，因為這方面的人才一直比較緊缺。
深度學習目前主要有哪些研究方向
5樓：zy小世界
礦壓岩層控制「實用礦壓岩層控制理論」的開創者和奠基人創造性地建立了以岩層運動為核心的理論體系，包括岩層運動**與控制、礦山壓力控制、控制效果設計與決策。我們建立並完善了以岩層移動為中心的實用礦井。
深層學習作為機器學習演算法中的一項新技術
是通過建立乙個模擬人腦的分析和學習的神經網路來實現的。深層學習的本質是觀察資料的層次特徵表示，它進一步將低階特徵抽象為高階特徵表示，所有這些特徵都是通過神經網路實現的。深層學習主要是基於神經網路技術，神經網路最基本的單元是神經元
而且神經網路的研究更早地開始了。早期感知器模型是最早的神經網路模型，也稱單層神經網路
然而，感知器只能做最簡單的線性分類任務，甚至不能解決簡單或不尋常的問題
但是，當乙個網路加入到計算層時，它不僅可以解決國外或國外的問題，而且具有很好的非線性分類效果。1986年rumelhar和hinton提出的反向傳播演算法解決兩級神經網路的複雜計算問題，這導致行業使用的神經網路的研究熱潮的兩級。
長期以來，語音識別系統大多采用高斯混合模型來描述每個建模單元的概率模型
該模型簡單、方便，適合大規模資料培訓。該模型具有較好的切分訓練演算法，保證了模型的良好訓練。長期以來在語音識別應用領域佔據主導地位。
深度學習目前主要有哪些研究方向
6樓：網友
深度學習已經在語音識別、影象處理等方面取得了巨大成功。從年開始，也在自然語言處理領域出現深度學習的應用浪潮，例如今年acl上有人（應該是bbn公司？）利用深度學習極大地提公升了統計機器翻譯的效能，頗值得期待。
關於深度學習的挑戰與方向，其實可以關注深度學習重要學者們的相關綜述文章和專著，例如yoshua bengio曾經寫過的learning deep architectures for ai （2009年）、practical recommendations for gradient-based training of deep architectures（2012年）、representation learning: a review and new perspectives （2013年）。
人們一般認為深度學習在語音識別和影象處理方面能夠取得長足進度，是因為這兩個領域的相關特徵資訊都是相對低層次的，可以藉助深度學習的強大學習能力學習其中的複雜資訊；而到了自然語言處理領域，人們利用深度學習做過很多嘗試，發現很難取得像語音識別和影象處理那麼大的突破，原因在於自然語言的相關特徵資訊都是相對高層次的（如自然語言的基本單位——詞彙——本身就有豐富的語義內涵，與影象中的「線條」、「紋理」等特徵相比尤其如此），在深度學習之前就由語言專家編制了很多精緻而複雜的知識庫，如wordnet等，這些知識已經將相關處理效能推到了較高層次。因此，當深度學習進入自然語言時，如果還是像語音識別、影象處理那樣從零知識開始做特徵學習，相當於將豐富的語言知識棄之不用而另起爐灶，是不符合自然語言處理特點的。所以，深度學習的乙個可能重要的發展方向是，如何在深度學習框架中高效地融合人們已經構建出來的豐富先驗知識（包括語言知識、世界知識）。
需要注意的是，與lda（latent dirichlet allocation）等之前流行的機器學習演算法不同，深度學習不是某個具體演算法，而是採用」深度「學習思想的一系列演算法的統稱，在機器學習領域中（如icml、nips），貌似很少有**會以deep learning命名，而是具體演算法的名稱，如autoencoder，等等。因此，建議首先閱讀一些tutorial，瞭解深度學習中的主要演算法和人物，然後再去了解具體演算法。
7樓：毋童
愛學習的人不少，會學習的人不多。從小接受的教育教會我們的「學習」更多是把知識點背下來、能解答習題，從未有人教我們如何「有效學習」或「深度學習。深度學習力本質上是一種競爭力。
把深度學習作為自己的碩士課題，有什麼可以做的
8樓：一指周遊天下
數學研究性學習課題。
1、銀行存款利息和利稅的調查。
2、氣象學中的數學應用問題。
3、如何開發解題智慧。
4、 購房貸款決策問題。
5、 有關房子粉刷（裝修）的預算。
6、 日常生活中的悖論問題。
7、 關於數學知識在物理上的應用探索。
8、 **數的廣泛應用。
9、 餘弦定理在日常生活中的應用。
10、**（**）投資中的數學。
11、環境規劃與數學。
12、數學的發展歷史。
13、以「養老金」問題談起。
14、中國體育彩票中的數學問題。
15、解答應用題的思維方法。
16、中國電腦福利彩票中的數學問題。
17、如何安置軍事偵察衛星。
18、丈量教學樓。
19、如何存款最合算。
20、哪家超市最便宜。
21、數學中的**分割。
22、通訊網路收費調查統計。
23、計算器對運算能力影響。
24、數學靈感的培養。
25、二次函式圖象特點應用。
26、購房貸款決策問題。
政治課研究性學習課題。
1、對錢的看法。
2、對公交車上某一現象的**。
3、各超市物品的**。
4、調查本市部分商店的服務情況及發展前景。
5、對某一侵權行為的解析。
6、加入wto對本市經濟發展的影響。
7、對汽車超載問題的調查研究。
8、農村家庭消費結構變化的思考。
9、關於假貨問題的思考。
10、中學生與網路世界。
11、中學生成為教學（學習）主人問題**。
12、人與自然（經濟與環境）
13、中學生人生價值（人際關係、社會公德）14、學生的勞動觀（家庭、學校、勞動狀況）15、中學生的消費狀況。
16、金錢與人生。
17、知與行（終身學習等）
18、中學生心理承受能力研究。
語文研究性學習課題。
1、剖析趙本山小品的藝術風格。
2、校園設計之我見。
3、關注青少年上網聊天。
4、揚州市的建築風格。
5、詩詞雅韻。
6、珍愛生命，遠離毒品。
7、大話《三國》
8、撩開圖書館神秘面紗。
年代新生活調查。
10、 被遺棄的角落。
11、中外科幻文學的發展。
12、有關低齡出書的思考。
13、我們生活中的廣告。
14、廣場文化。
15、書店管理與圖書館規劃。
16、怎樣評價林黛玉與薛寶釵。
17、古典**與武俠**的歷史背景及文學考究對現實生活的影響18、廣告的昨天、今天、明天。
燃料電池方向研究生的就業情況，研究生學習燃料電池有前途嗎
不容樂觀！這是一項沒有產業化的技術，全國企業只有幾家，待遇很差！研究生學習燃料電池有前途嗎 首先，不管你的專業是什麼，學習好了都會有前途。其次，燃料電池是近年來非常熱門的新領域，它是一種通過電化學反應直接將燃料的化學能轉換成電能的新型發電裝置，不受熱機轉換的卡諾迴圈限制，效率高 汙染少。燃料電池有很...
在職研究生都有哪些學習方式，大學在職研究生上課方式都有哪些
有的班是利用每週六和週日全天時間，有的是兩週一次，利用週五晚上及周 六 週日時間安排課程教學 有的班是利用寒暑假的時間 有的班每隔一段時間集中若干天授課 主要是異地辦的班 有的班既利用假日又佔用一定的工作日。但一個班只有一種方式。學員可以根據自己的工作性質進行選擇。上課的形式那太多了，五花八門，以月...
研究生應該如何選擇導師，如何選擇研究生導師 主要是看他哪方面 謝謝
當時還好好想了想。說真的導師的選擇要更據 師兄的經驗，你值得一 看 一定要找對學生真正關心的，不要選政治色彩重的 就是當官的 他們沒有心思在學生身上。不做官，年紀大的。或者年輕的都可以。這個都是不一定的，因人而已。在你選之前一定要先認識在讀的研究生，經過幾個調查再做決定。有十種導師一定不能選擇 一戒...