deep learning book 中文版-deep learning book pdf下载免费版

　　deep learning book 中文版是款非常接近AI的领域工具；它可以支持用户进行学习接近AI的工具，支持用户进行快速的模拟或者建立人脑这进行学习分析的神经网络；如果用户对这些进行感兴趣的话，那就赶快从学习这款deep learning book pdf开始进行了解吧；软件操作简单，使用方便，需要的朋友赶快这河东软件园将软件下载使用吧，需要的朋友千万不要错过！

软件功能

　　假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。

　　这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。当然了，如果丢掉的是没用的信息那多好啊），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。

　　对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。

　　另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。

软件特色

　　部分运用数学和MachineLearning Basics

　　本书介绍了需要深入学习的基本数学概念。我们首先从应用数学让我们去ﬁNE功能的许多变量的一般思路，ﬁ钕最高和最低点这些功能和量化的置信度。接下来，我们描述了机器学习的基本目标。我们描述了如何实现这些目标通过指定一个模型，代表了某种信仰，成本函数，衡量这些信念与实际使用的训练算法来最小化成本函数的设计。这个基本的框架是一个广泛的机器学习算法的基础上，包括机器学习，不深的方法。在本书的后续部分，我们开发的深度学习算法在这个框架

神经网络

　　From Ufldl

　　举一个监督学习的例子，假设我们有训练样本集

　　，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型

　　，它具有参数

　　，可以以此参数来拟合我们的数据。

　　为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示：

　　这个“神经元”是一个以

　　及截距为输入值的运算单元，其输出为

　　，其中函数

　　被称为“激活函数”。

　　在本教程中，我们选用sigmoid函数作为激活函数

　　可以看出，这个单一“神经元”的输入－输出映射关系其实就是一个逻辑回归（logistic regression）。

　　虽然本系列教程采用sigmoid函数，但你也可以选择双曲正切函数（tanh）：

　　以下分别是sigmoid及tanh的函数图像

　　函数是sigmoid函数的一种变体，它的取值范围为

　　，而不是sigmoid函数的

　　。

　　注意，与其它地方（包括OpenClassroom公开课以及斯坦福大学CS229课程）不同的是，这里我们不再令

　　。取而代之，我们用单独的参数

　　来表示截距。

　　最后要说明的是，有一个等式我们以后会经常用到：如果选择，也

　　就是sigmoid函数，那么它的导数就是（如果选择tanh函数，那它的

　　导数就是

　　，你可以根据sigmoid（或tanh）函数的定义自行推导这个等式。

神经网络模型

　　所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络：

　　我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“

　　”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最右的一层叫做输出层（本例中，输出层只有一个节点）。中间所有节点组成的一层叫做隐藏层，因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值。同时可以看到，以上神经网络的例子中有3个输入单元（偏置单元不计在内），3个隐藏单元及一个输出单元。我们用