摘要：给出了大数据和机器学习的子领域——深度学习的概念，阐述了深度学习对获取大数据中的有价值信息的重要作用。描述了大数据下利用图像处理单元（GPU）进行并行运算的深度学习框架，对其中的大规模卷积神经网络（CNN）、大规模深度置信网络（DBN）和大规模递归神经网络（RNN）进行了重点论述。分析了大数据的容量、多样性、速率特征，介绍了大规模数据、多样性数据、高速率数据下的深度学习方法。展望了大数据背景下深度学习的发展前景，指出在不远的将来，大数据与深度学习融合的技术将会在计算机视觉、机器智能等多个领域获得突破性进展。

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