一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一）

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系列阅读：

人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）

神经网络不胜语， M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）

“机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四）

Hello World感知机，懂你我心才安息(深度学习入门系列之五)

损失函数减肥用，神经网络调权重（深度学习入门系列之六）

山重水复疑无路，最快下降问梯度（深度学习入门系列之七）

BP算法双向传，链式求导最缠绵（深度学习入门系列之八）

全面连接困何处，卷积网络见解深（深度学习入门系列之九）

卷地风来忽吹散，积得飘零美如画（深度学习入门系列之十）

局部连接来减参，权值共享肩并肩（深度学习入门系列之十一）

激活引入非线性，池化预防过拟合（深度学习入门系列之十二）

循环递归RNN，序列建模套路深（深度学习入门系列之十三）

LSTM长短记，长序依赖可追忆（深度学习入门系列之十四）

 【导言】目前人工智能非常火爆，而深度学习则是引领这一火爆现场的“火箭”。于是，有关“深度学习”的论文、书籍和网络博客汗牛充栋，但大多数这类文章都具备“高不成低不就”的特征。对于高手来说，自然是没有问题，他们本身已经具备非常“深度”的学习能力，如果他们想学习有关深度学习的技术，直接找来最新的研究论文阅读就好了。但是，对于低手（初学者）而言，就没有那么容易了，因为他们基础相对薄弱，通常看不太懂。

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