Learning Deep Architectures for AI 在線電子書 圖書標籤: 深度學習  機器學習  人工智能  神經網絡  AI  計算機  計算機科學  programming   

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相見恨晚。把Hinton的papers翻瞭個遍，沒想到在這本書上纔讓我對RBM的認識最深刻。

看得懵懵懂懂

非常insightful的小書，把deep learning背後的philosophy以及現有的一些results闡述得很清楚。DL現在應用很廣，炒得很火，體係韆瘡百孔，這是好事。Bengio通過此書指瞭些明路。另此書不適閤DL入門。

棄瞭

相見恨晚。把Hinton的papers翻瞭個遍，沒想到在這本書上纔讓我對RBM的認識最深刻。

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...

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。  

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...