深度学习史上最全总结
1、概述 深度学习（Deep Learning），这是一个在近几年火遍各个领域的词汇，似乎所有的算法只要跟它扯上关系，瞬间就显得高大上起来。但其实，从2006年Hinton在Science上的论文算起，深度学习发展至今才不到十年。 在这短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end）的模型，然后直接输出得到最终结果的一种新模式。这不仅让一切变得更加简单，而且由于深度学习中的每一层都可以为了最终的任务来调整自己，最终实现各层之间的通力合作，因而可以大大提高任务的准确度。随着大数据时代的到来以及GPU等各种更加强大的计算设备的发展，深度学习如虎添翼，可以充分利用各种海量数据（标注数据、弱标注数据或者仅仅数据本身），完全自动地学习到抽象的知识表达，即把原始数据浓缩成某种知识。 当然，深度学习不见得是最完美的框架，离最终所谓的智能也还差得很远，而且目前还基本没有理论上的有效性解释。但是，无论如何，深度学习之风已经势不可挡！ 深度学习本质上其实就是多层神经网络，而神经网络这个东西几十年...
