? ? ? 上周六公選課老師講了一些新知識，并推薦我們?nèi)タ催@本書轴捎，看完之后，我發(fā)現(xiàn)我長知識了蚕脏。
? ? ? 書中第一章侦副，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字，講到了感應(yīng)器驼鞭，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的角色：作者已經(jīng)探討過機(jī)器學(xué)習(xí)會成為?個(gè)技術(shù)上的新機(jī)遇創(chuàng)建者秦驯。那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)作為?種技術(shù)又會有什么樣獨(dú)特的貢獻(xiàn)呢？為了更好地回答這個(gè)問題挣棕，作者在文中回顧了歷史汇竭。而在 1980 年代，人們對神經(jīng)?絡(luò)充滿了興奮和樂觀穴张，尤其是在 BP 被大家廣泛知曉后细燎。而在 1990 年代，這樣的興奮逐漸冷卻皂甘，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的注意力轉(zhuǎn)移到了其他技術(shù)上〔Ｗぃ現(xiàn)在，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷土重來，刷新了幾乎所有的記錄璧瞬，在很多問題上也都取得了勝利户辫。但是誰又能說，明天不會有一種新的方法能夠擊敗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗤锉？或者可能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)程又會阻滯渔欢，等不來沒有任何的進(jìn)展？所以瘟忱，可能更好的方式是看看機(jī)器學(xué)習(xí)的未來而不是單單看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)奥额。還有個(gè)原因是我們對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解還是太少了。
? ? ? 從這本書中我也看到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)是同步不可分的访诱，也是人工智能的實(shí)質(zhì)垫挨，是推動人工智能發(fā)展的引擎。從書的尾聲中我看見了人工智能正面臨著前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)触菜。人工智能也并不能為現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析問題提供強(qiáng)大且可拓展的解決方案九榔。就如同高樓不可能一夜而起一樣。它必須要經(jīng)歷很長時(shí)間的發(fā)展涡相。而這就意味著我們要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)這樣的基礎(chǔ)層面上做更多具有創(chuàng)新意義的突破哲泊。
