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【深度学习】
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
【蝴蝶效应】
1963年，美国气象学家爱德华·罗伦兹在一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。“如果这个理论被证明正确，一只海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化。”在以后的演讲和论文中他用了更加有诗意的蝴蝶。
对于这个效应最常见的阐述是：“一只南美洲亚马遜河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。”其原因就是蝴蝶扇动翅膀的运动，导致其身边的空气系统发生变化，并产生微弱的气流，而微弱的气流的产生又会引起四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起一个连锁反应，最终导致其他系统的极大变化。
【纳米电池】
纳米即10-9米，纳米电池即用纳米材料(如纳米MnO2， LiMn2O4，Ni(OH)2等)制作的电池，纳米材料具有特殊的微观结构和物理化学性能(如量子尺寸效应，表面效应和隧道量子效应等)。目前国内技术成熟的纳米电池是纳米活性碳纤维电池。
纳米电池由正负电极、电解质、聚合物隔离膜组成，纳米电池的负极材料是纳米化的天然石墨，纳米电池的正极是纳米化材料，采用由PP和PE复合的多层微孔膜作为隔离膜，并在电解质中加入导电的纳米碳纤维。
纳米电池主要用于电动汽车，电动摩托车，电动助力车上。该种电池可充电循环1000次，连续使用达10年左右，一次充电只需20分钟左右，平路行程达400km，重量在128kg，已经超越美日等国的电池汽车水平。, 百拇医药
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
【蝴蝶效应】
1963年，美国气象学家爱德华·罗伦兹在一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。“如果这个理论被证明正确，一只海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化。”在以后的演讲和论文中他用了更加有诗意的蝴蝶。
对于这个效应最常见的阐述是：“一只南美洲亚马遜河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可以在两周以后引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。”其原因就是蝴蝶扇动翅膀的运动，导致其身边的空气系统发生变化，并产生微弱的气流，而微弱的气流的产生又会引起四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起一个连锁反应，最终导致其他系统的极大变化。
【纳米电池】
纳米即10-9米，纳米电池即用纳米材料(如纳米MnO2， LiMn2O4，Ni(OH)2等)制作的电池，纳米材料具有特殊的微观结构和物理化学性能(如量子尺寸效应，表面效应和隧道量子效应等)。目前国内技术成熟的纳米电池是纳米活性碳纤维电池。
纳米电池由正负电极、电解质、聚合物隔离膜组成，纳米电池的负极材料是纳米化的天然石墨，纳米电池的正极是纳米化材料，采用由PP和PE复合的多层微孔膜作为隔离膜，并在电解质中加入导电的纳米碳纤维。
纳米电池主要用于电动汽车，电动摩托车，电动助力车上。该种电池可充电循环1000次，连续使用达10年左右，一次充电只需20分钟左右，平路行程达400km，重量在128kg，已经超越美日等国的电池汽车水平。, 百拇医药