为什么不用matlab做深度学习？
matlab可以做深度学习，但是从实用性的角度来讲matlab的实现效率相对较低，训练耗时较长。初次学习计算机语言就选择matlab不是一个明智的选择，最好选用C或者Basic作为入门语言。
matlab是一种傻瓜式的计算机语言，具有强大的函数库，能够方便地进行图像处理、数学计算（包括符号变量组合成的表达式的运算）、仿真等等。
MATLAB是一门计算机编程语言，取名来源于MatrixLaboratory，本意是专门以矩阵的方式来处理计算机数据，它把数值计算和可视化环境集成到一起，非常直观，而且提供了大量的函数，使其越来越受到人们的喜爱，工具箱越来越多，应用范围也越来越广泛。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
为什么谈论深度学习工具时，很少有人讨论matlab的神经网络工具包
写作猫。
首先深度学习不光是在学术界非常火热,在工业界也有着大量的运用,这就要求深度学习框架要方便在服务器上部署,而这个恰恰是Matlab的软肋,想象一下你前端用个Django做个页面接受用户输入的图像,后端跟Matlab交互...当然我并不是说这无法实现,我也曾经用MATLAB做过网站的后台,踩坑无数...。
神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？
两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。
若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分析,而你的数据又不是很多，那么建议你使用matlab,里面有已经搭建好的工具箱,非常齐全。
pathon和matlab在一些方面还是有不同点的，就像是如果你要是想将算法学好点，那么你就可以选择matlab这样比较好，但是如果是神经网络研究的话，那么MATLAB当然是最好的，做深度学习的话，建议使用Python。
想要用什么来学还要看你自己的需求，想要学什么。
在一定条件允许的情况下，可以不妨试试选择pathon，它含括了许许多多的函数，可以在一定程度上帮助自己学习，但是最好的建议还是学习MATLAB，因为matlab中还是有很多有关神经网络学的相关知识的，便于我们研究学习。
Python就比较容易上手学了，不用花很多的时间去研究，基本上就可以拿来就用。
若果你对神经网络已经熟悉是,是打算投入应用,而且你的数据很大,那么根据你所需要的神经网络,用C或其他你认为性能好的语言,针对你的问题重新编一个算法,也不会花很大功夫。
这样既省了自己的时间，又让自己轻松学习。总结来说，不论你学什么，用什么路径去学总是会达到想要的目的，但是重要的是在于学习的过程。
刚开始接触深度学习，请问matlab里的deeplearntoolbox用来做什么的？
深度学习与神经网络有什么区别
。
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
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。基于深信度网(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”和“多层神经网络”的区别
“深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系。深度学习的网络结构是多层神经网络的一种。
深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。
具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层--....--隐藏层-输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。
特征是由网络自己选择。需要使用深度学习解决的问题有以下的特征：深度不足会出现问题。人脑具有一个深度结构。认知过程逐层进行，逐步抽象。
深度学习的核心思想：把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下：①无监督学习用于每一层网络的pre-train；②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入；③用自顶而下的监督算法去调整所有层。
深度学习和神经网络的区别是什么
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这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
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。基于深信度网(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。
用matlab做深度学习，有什么工具箱可以直接调用吗
如果只是想学学，可以自己编，网上有deeplearningtoolbox代码。
当然如果想用到更多的功能，包括网络框架搭建，gpu，多线程等，可以使用Matconvnet，主要是卷积神经网络，速度跟caffe差不多。
神经网络、深度学习、机器学习是什么?有什么区别和联系?
深度学习是由深层神经网络+机器学习造出来的词。深度最早出现在deepbeliefnetwork（深度（层）置信网络）。其出现使得沉寂多年的神经网络又焕发了青春。
GPU使得深层网络随机初始化训练成为可能。resnet的出现打破了层次限制的魔咒，使得训练更深层次的神经网络成为可能。深度学习是神经网络的唯一发展和延续。
在现在的语言环境下，深度学习泛指神经网络，神经网络泛指深度学习。在当前的语境下没有区别。定义生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。
人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。
作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。