深度学习的最新进展及诺亚方舟实验室的研究

地址：http://www.csdn.net/article/2015-12-16/2826498

最近微信上看到一篇文章，写的不错，概述了深度学习的特征与本质，记录于博客中，与大家分享。
下面是我重点记录的几句话：
1、深度学习本质是复杂的非线性模型的学习。一般地，随着神经网络的层数增大，神经元数增大，其处理复杂的非线性问题的能力也随之增大。层数增大描述能力比神经元数增加描述能力大。描述同一个问题，层数不变增加神经元数目所需的参数比增加层数参数数量多的多，成指数关系。
2、著名的Alex Net模型，在2012年imageNet获得第一名。有11层，650000个参数，60,000,000个参数。将120万张图片分到1000类，准确率高于85%，远远高于第二名。

3、深度学习与人脑并无太大关系，其本质上还是机器学习模型。学习算法通常是BP，卷积与池化也是数学函数。

我觉得未来在深度学习与强化学习的应用会比较有前景。

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