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数据越多其效果相对就会越好，在没有大数据的情况下，深度学习的效果将会显著下降。深度学习近年来取得了举世瞩目的成就，被广泛应用在许多领域，例如内容搜索、语音识别、图像识别等。但是现在看来，在一些场景上似乎贝叶斯规划学习要比深度学习的表现更好一点，因为这种方法更加适合我们人类适应环境
接下来就是讲线性模型了。线性模型相对比较简单，但是他是学习比较复杂的深度学习模型的一个基础，而且线性模型本身也具有广泛的用途。 这里讲了线性模型中的线性回归模型和logistic模型。线性回归模型用于处理`回归问题`。logistic模型用于处理`分类问题`。 线性回归模型可以写作如下的形式：
型的深度学习模型有卷积神经网络( convolutional neural network)、DBN和堆栈自编码网络(stacked auto-encoder network)模型等，下面对这些模型进行描述。 卷积神经网络模型 在无监督预训练出现之前，训练深度神经网络通常非常困难
循环次数内没有进一步改善时，算法就会终止。此过程在算法中有更正式的说明。这种策略被称为提前终止（early stopping）。这可能是深度学习中最常用的正则化形式。它的流行主要是因为有效性和简单性。
些偏导数等于零，解方程得到b和w的估计值。但是这个方法只适合少数结构比较简单的模型（比如线性回归模型），不能求解深度学习这类复杂模型的参数。 所以下面介绍的是深度学习中常用的优化算法：`梯度下降法`。其中有三个不同的变体：随机梯度下降法、全数据梯度下降法、和批量随机梯度下降法。
距离拉大时而减小。局部核可以看作是执行模版匹配的相似函数，用于度量测试样本 x 和每个训练样本 x(i) 有多么相似。近年来深度学习的很多推动力源自研究局部模版匹配的局限性，以及深度学习如何克服这些局限性 (Bengio et al., 2006a)。决策树也有平滑学习的局限性，因为它将输入空间
1 机器学习与深度学习 11.1.1 机器学习与深度学习的关系 21.1.2 传统机器学习与深度学习的对比 31.2 统计学与深度学习 51.2.1 统计学与深度学习的关系 51.2.2 基于统计的深度学习技术 61.3 本书涉及的深度学习框架 81.4 优化深度学习的方法 81.5 深度学习展望
科技公司通过基于GAN的深度学习开发了一种名为“自动全身模型生成人工智能”的技术，他们完全是由人工智能虚拟而成，时尚品牌或广告代理商因而可以不用支付模特酬劳，也不用负担拍摄相关的人员、场地、灯光、设备、甚至是餐饮等成本，这意味着人工智能已经完全可以取代人类模特拍摄时尚宣传广告了。
网络的目的是建立输入层与输出层之间的关系，进而利用建立的关系得到预测值。通过增加隐藏层，神经网络可以找到输入层与输出层之间较复杂的关系。深度学习是拥有多个隐藏层的神经网络，在神经网络中，我们通过正向传播算法得到预测值，并通过反向传播算法得到参数梯度，然后利用梯度下降法更新参数，使
说明，在深度整流网络中的学习比在激活函数具有曲率或两侧饱和的深度网络中的学习更容易。整流线性单元还具有历史意义，因为它们表明神经科学继续对深度学习算法的发展产生影响。Glorot et al. (2011a) 从生物学考虑整流线性单元的导出。半整流非线性旨在描述生物神经元的这些性质：(1)
说明，在深度整流网络中的学习比在激活函数具有曲率或两侧饱和的深度网络中的学习更容易。整流线性单元还具有历史意义，因为它们表明神经科学继续对深度学习算法的发展产生影响。Glorot et al. (2011a) 从生物学考虑整流线性单元的导出。半整流非线性旨在描述生物神经元的这些性质：(1)
学习步长$\alpha$是一个很重要的参数。 如果太小，算法会收敛的很慢。 如果太大，容易造成算法不收敛，甚至发散。 自变量的标准化，和因变量的中心化，是建立深度学习模型常用的数据预处理方法。 他们的好处，是不仅可以让梯度下降法的数值表现的更加稳定，还有助于我们找到合适的初始值和步长。 
