1.分布式表示：全連接的形式，而非結(jié)果。
2.perceptrons, back propagation, deep learning
3.long short-term memory 長短期記憶
4.機器學(xué)習(xí)的未達(dá)預(yù)期，核方法、圖模型的異軍突起，導(dǎo)致了第二次神經(jīng)網(wǎng)路熱潮的衰退。
5.如果通過半監(jiān)督學(xué)習(xí)，甚至無監(jiān)督學(xué)習(xí)，充分利用大量未標(biāo)記樣本。
6.mnist: Modified National Institute of Standards and Technology.
7.與日俱增的模型規(guī)模：聯(lián)結(jié)主義(connection)的主要間接之一，大量神經(jīng)元一起工作會擁有巨大的力量。
8.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模受限于計算機內(nèi)存、運行速度(CPU)、可用數(shù)據(jù)集。
9.ILSVRC: ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition
10.強化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)
11.數(shù)據(jù)量 - 模型規(guī)模 - 精度、復(fù)雜度
12.什么是應(yīng)用數(shù)學(xué)？ - 純數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的區(qū)別？純數(shù)學(xué)更多的是想要擴寬數(shù)學(xué)體系，追求一種自洽性和美感；應(yīng)用數(shù)學(xué)則是通過數(shù)學(xué)解決實際的問題。
"哪有什么應(yīng)用數(shù)學(xué)，不過就是數(shù)學(xué)的應(yīng)用罷了" - arnold
×13.什么是信念度？ - 線索(玻爾茲曼機)
14.basics: 線性代數(shù)、概率與信息論、數(shù)值計算、機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
15.scalar(標(biāo)量): 一個單獨的數(shù); vector(向量): 一列(縱列)數(shù)，通過次序中的索引來確定每個單獨的數(shù)，第一個數(shù)為v1
16.matrix(矩陣): 一個二維數(shù)組，其中的每個元素由兩個索引確定; tensor(張量): 退化的矩陣
17.np.mat(xxx): 將一個np.array轉(zhuǎn)換成matrix
18.np.mat & np.matrix 區(qū)別？
2017-12-27
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平臺聲明：文章內(nèi)容（如有圖片或視頻亦包括在內(nèi)）由作者上傳并發(fā)布，文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務(wù)。
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