深度學(xué)習(xí)（DL,Deep Learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，其概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，是一類模式分析方法的統(tǒng)稱。就具體研究?jī)?nèi)容而言，主要涉及基于卷積運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、基于多層神經(jīng)元的自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)等。

深度學(xué)習(xí)也可以理解為深度和學(xué)習(xí)這兩個(gè)名詞的組合。深度體現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)上，一般來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，也就是越深，則學(xué)習(xí)效果越好；學(xué)習(xí)體現(xiàn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)不斷地灌溉數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)校正權(quán)重偏置等參數(shù)，以擬合更好的學(xué)習(xí)效果。深度學(xué)習(xí)本質(zhì)是通過(guò)構(gòu)建多隱層的模型和海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來(lái)學(xué)習(xí)更有用的特征，從而最終提升分類或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。深度模型是手段，特征學(xué)習(xí)是目的。與人工規(guī)則構(gòu)造特征的方法相比，利用大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)特征，更能夠刻畫數(shù)據(jù)的豐富內(nèi)在信息。

裝備故障診斷與健康管理中的深度學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)分析、人工智能等新興技術(shù)已成為裝備故障診斷與健康管理（PHM）研究熱點(diǎn)，解決目前面臨的知識(shí)模型不足、無(wú)法診斷定位、測(cè)試性設(shè)計(jì)不足和數(shù)據(jù)深度分析困難等問(wèn)題。如對(duì)遠(yuǎn)程機(jī)組狀態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，為設(shè)備健康運(yùn)行與維修保養(yǎng)提供有效指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)正常檢修工期縮短與管理內(nèi)耗成本降低；根據(jù)歷史維護(hù)記錄、專家經(jīng)驗(yàn)等建立的知識(shí)庫(kù)中的故障描述和分析進(jìn)行語(yǔ)意關(guān)聯(lián)，推斷出可能的故障原因和解決方案等。

產(chǎn)品質(zhì)量管理中的深度學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的依靠人眼分辨產(chǎn)品是否存在缺陷的方法已經(jīng)不能滿足日益嚴(yán)苛的檢測(cè)需求，且人工檢測(cè)存在諸多主觀性，新舊人員的熟練問(wèn)題、效率問(wèn)題、成本問(wèn)題等。基于計(jì)算機(jī)傳感技術(shù)、深度學(xué)習(xí)以及缺陷檢測(cè)與特征識(shí)別等，可進(jìn)行智能質(zhì)檢，為產(chǎn)品進(jìn)行表面質(zhì)檢、無(wú)損探傷、裝配質(zhì)檢、標(biāo)識(shí)查驗(yàn)等。

輿情分析與監(jiān)測(cè)中的深度學(xué)習(xí)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，新型傳播方式不斷涌現(xiàn)，政府的施政環(huán)境發(fā)生深刻變化，輿情事件頻發(fā)多發(fā)，加強(qiáng)政務(wù)公開(kāi)、做好政務(wù)輿情回應(yīng)日益成為政府提升治理能力的內(nèi)在要求。如：采用人工智能大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，利用基于深度學(xué)習(xí)的概念語(yǔ)義認(rèn)知技術(shù)、音視頻識(shí)別與分析技術(shù)，基于圖計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等，可更準(zhǔn)確的理解不同形式的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，輿情通報(bào)更快、更準(zhǔn)、更全面，既覆蓋文本數(shù)據(jù)，也覆蓋音視頻等多媒體數(shù)據(jù)。

疫情分析與預(yù)測(cè)中的深度學(xué)習(xí)。從診斷環(huán)節(jié)來(lái)說(shuō)，基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療影像技術(shù)已經(jīng)在CT閱片中應(yīng)用，至于難度更大的核酸檢測(cè)則屬于分子診斷領(lǐng)域，近年以來(lái)這一領(lǐng)域也正在和AI聯(lián)系得愈發(fā)緊密。在分子診斷中，深度學(xué)習(xí)可以提升蛋白質(zhì)組學(xué)研究和序列關(guān)聯(lián)性研究的效率，并且通過(guò)自然語(yǔ)言處理能力將學(xué)術(shù)論文、診療檔案、臨床記錄等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)總結(jié)整理，為分子診斷產(chǎn)品的研發(fā)迭代加速。新藥研究領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以從海量文獻(xiàn)、實(shí)驗(yàn)等數(shù)據(jù)中完成篩選，或是模擬化合物與特定靶標(biāo)的結(jié)合效果。在流行病學(xué)史追蹤方面，廣泛調(diào)用交通、支付、旅行等方面的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，也能夠?qū)魅灸Ｐ偷慕ⅰ⒎治錾踔令A(yù)測(cè)起到幫助。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究的豐富性，其應(yīng)用價(jià)值日益凸顯。目前已在制造行業(yè)、交通領(lǐng)域、智能機(jī)器人及無(wú)人駕駛、公共衛(wèi)生等諸多領(lǐng)域取得了較多矚目的成果。由于其廣泛的適用性及實(shí)用性，正被廣泛應(yīng)用于新興領(lǐng)域及解決社會(huì)發(fā)展難題。在當(dāng)前新冠肺炎疫情防控阻擊戰(zhàn)的關(guān)鍵時(shí)刻，在全國(guó)人民進(jìn)行自我保護(hù)、開(kāi)展相關(guān)救治的同時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也為遏制疫情發(fā)揮著重要作用。如清華大學(xué)近期推出的智能自測(cè)線上系統(tǒng)，可對(duì)不同健康情況做出患病風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)評(píng)估、針對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)人群的就近定點(diǎn)醫(yī)院提示以及基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域疫情演變趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)，以幫助群眾居家自篩是否感染。廣大從事深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、人工智能的科技工作者應(yīng)積極面向醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域，用高水平、高質(zhì)量的科技成果，為科技創(chuàng)新、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展及人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要服務(wù)。