1.分布式表示：全連接的形式仁讨，而非結(jié)果。
2.perceptrons, back propagation, deep learning
3.long short-term memory 長(zhǎng)短期記憶
4.機(jī)器學(xué)習(xí)的未達(dá)預(yù)期屏箍，核方法、圖模型的異軍突起才避，導(dǎo)致了第二次神經(jīng)網(wǎng)路熱潮的衰退迎吵。
5.如果通過半監(jiān)督學(xué)習(xí)，甚至無監(jiān)督學(xué)習(xí)精偿，充分利用大量未標(biāo)記樣本弧圆。
6.mnist: Modified National Institute of Standards and Technology.
7.與日俱增的模型規(guī)模：聯(lián)結(jié)主義(connection)的主要間接之一赋兵，大量神經(jīng)元一起工作會(huì)擁有巨大的力量。
8.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模受限于計(jì)算機(jī)內(nèi)存搔预、運(yùn)行速度(CPU)霹期、可用數(shù)據(jù)集。
9.ILSVRC: ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition
10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)
11.數(shù)據(jù)量 - 模型規(guī)模 - 精度拯田、復(fù)雜度
12.什么是應(yīng)用數(shù)學(xué)历造？ - 純數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)的區(qū)別？純數(shù)學(xué)更多的是想要擴(kuò)寬數(shù)學(xué)體系船庇，追求一種自洽性和美感吭产；應(yīng)用數(shù)學(xué)則是通過數(shù)學(xué)解決實(shí)際的問題。
"哪有什么應(yīng)用數(shù)學(xué)鸭轮，不過就是數(shù)學(xué)的應(yīng)用罷了" - arnold
×13.什么是信念度臣淤？ - 線索(玻爾茲曼機(jī))
14.basics: 線性代數(shù)、概率與信息論窃爷、數(shù)值計(jì)算邑蒋、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
15.scalar(標(biāo)量): 一個(gè)單獨(dú)的數(shù); vector(向量): 一列(縱列)數(shù)，通過次序中的索引來確定每個(gè)單獨(dú)的數(shù)按厘，第一個(gè)數(shù)為v1
16.matrix(矩陣): 一個(gè)二維數(shù)組寺董，其中的每個(gè)元素由兩個(gè)索引確定; tensor(張量): 退化的矩陣
17.np.mat(xxx): 將一個(gè)np.array轉(zhuǎn)換成matrix
18.np.mat & np.matrix 區(qū)別？
2017-12-27
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