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RBM开始实在跟不上了，弃…前面的intuition挺有意思的…

弃了

非常insightful的小书，把deep learning背后的philosophy以及现有的一些results阐述得很清楚。DL现在应用很广，炒得很火，体系千疮百孔，这是好事。Bengio通过此书指了些明路。另此书不适合DL入门。

弃了

相见恨晚。把Hinton的papers翻了个遍，没想到在这本书上才让我对RBM的认识最深刻。

具体内容： More precisely ,functions that can be compactly represented by a depth k architecture might require an exponential number of computational elements to be represented by a depth k-1 architecture. 这句意思是k-1层架构可以表示的函数需要的计算元素...

具体内容： More precisely ,functions that can be compactly represented by a depth k architecture might require an exponential number of computational elements to be represented by a depth k-1 architecture. 这句意思是k-1层架构可以表示的函数需要的计算元素...

具体内容： More precisely ,functions that can be compactly represented by a depth k architecture might require an exponential number of computational elements to be represented by a depth k-1 architecture. 这句意思是k-1层架构可以表示的函数需要的计算元素...

讲的比较清晰，提供了关键的数学计算内容，作为综述来看是很不错的选择。但是不亲自推一遍细节很难透彻理解，需要一些机器学习、随机过程、信息论和最优化理论的知识。理论框架介绍的很清楚，有助于理解目前各类变种。  

讲的比较清晰，提供了关键的数学计算内容，作为综述来看是很不错的选择。但是不亲自推一遍细节很难透彻理解，需要一些机器学习、随机过程、信息论和最优化理论的知识。理论框架介绍的很清楚，有助于理解目前各类变种。