本文的主要目的，是简单介绍时下流行的深度学习算法的基础知识，本人也看过许多其他教程，感觉其中大部分讲的还是太过深奥，于是便有了写一篇科普文的想法。博主也是现学现卖，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步。本文的目标读者是对机器学习和神经网络有一定了解的同学（包括：梯度下降、神经网络、反向传播算法等），机器学习的相关知识强烈推荐吴恩达大神的机器学习课程 深度学习简介深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。深度学习从大类上可以归入神经网络，不过在具体实现上有许多变化。深度学习的核心是特征学习，旨在通过分层网络获取分层次的特征信息，从而解决以往需要人工设计特征的重要难题。深度学习是一个框架，包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络AutoEncoder自动编码器Sparse Coding稀疏编码Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机Deep Belief Networks(DBN)深信度网络Recurrent neural Net
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