【干货】深度学习的深度思考，49页pdf，Deep Thoughts on Deep Learning

简介： 深度学习通常被认为具有解决问题的近乎形而上的能力。 然而，深度学习背后的技术通常被视为神秘的黑匣子。 在本教程中，我们试图为深入了解深度学习提供坚实的基础。 我们的主要重点是反向传播和自动微分，但我们还将讨论各种相关主题，包括梯度下降和出现的各种参数。 此外，我们指出了深度学习与其他非深度技术之间的许多联系，这些联系主要是隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机（SVM）。 但是首先，我们讨论人工神经网络，这是深度学习的基本组成部分。

大纲介绍：

• 介绍
• 神经网络的发展
• 为什么是神经网络呢？
• 决定
• 自动微分
• 反向传播
• 结论
• 问题
• 附件