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所以深度学习的良好效果在很大程度上归功于第一步的特征学习的过程。
最常见的三种包括低维表示，稀疏表示，独立表示。低维表示尝试将 x 中的信息尽可能压缩在一个较小的表示中。
L1正则化有一个有趣的性质，它会让权重向量在最优化的过程中变得稀疏（即非常接近0）。也就是说，使用L1正则化的神经元最后使用的是它们最重要的输入数据的稀疏子集，同时对于噪音输入则几乎是不变的了。相较L1正则化，L2正则化中的权重向量大多是分散的小数字。
所以深度学习的良好效果在很大程度上归功于第一步的特征学习的过程。
二次型优化：在深度学习的优化问题中，对称矩阵常用于描述二次型函数的曲率特性。 3. 稀疏矩阵（Sparse Matrix） 定义 稀疏矩阵是指大部分元素为 0 的矩阵。
这些良好的性能是网络在有监督方式下学会的，网络的结构主要有稀疏连接和权值共享两个特点，包括如下形式的约束：1、 特征提取。每一个神经元从上一层的局部接受域得到突触输人，因而迫使它提取局部特征。
稀疏性 如果矩阵 AAA 是稀疏矩阵（即大部分元素为零），则矩阵乘法的计算可以显著加速。这一特性在深度学习的模型优化中非常重要，例如稀疏神经网络的加速计算。 4.
6）模型压缩和加速方案，包括量化、修剪法、稀疏化以及轻量级模型设计。专业读者或具体从业者可根据自己的研究领域以及感兴趣情况选择以上部分内容重点阅读。对于非专业读者，本书中也有最基本的算法入门介绍，可以将本书作为一本AutoML入门书籍进行全书通读。
Smola）人工智能机器学习深度学习领域重磅教程图书亚马逊科学家作品动手学深度学习的全新模式，原理与实战紧密结合目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。
借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。
然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的，深度学习经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控制论（cybernetics）中，20世纪80年代到90年代深度学习表现为联结主义（connectionism），直到2006年，才真正以深度学习之名复兴，深度学习是支撑人工智能发展的核心技术
深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。
2.4 MNIST数据集MNIST是一个包含60 000个0～9这十个数字的28×28像素灰度图像的数据集。MNIST也包括10 000个测试集图像。数据集包含以下四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9 912 422字节），见http://
以增强深度学习方法从强噪声信号中学习特征的能力，并且取得较高的故障诊断准确率。
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从而缩小程序的规模 🎎008 稀疏数组转换的思路分析 二维数组转稀疏数组的思路 1.遍历原始的二维数组，得到要保存的有效数据个数 2.根据sum就可以创建稀疏数组sparseArr intsum+1 3.将二维数组的有效数据存入到稀疏数组中 稀疏数组转原始的二维数组的思路
在这些应用的背后，起到关键作用的深度学习模型当属深度卷积神经网络。卷积神经网络中最重要的操作是卷积和池化。受益于参数共享和稀疏连接，卷积神经网络非常适合处理图像数据。通过堆叠很多层，卷积神经网络可以不断地从低层特征中提取更高层的特征，最终更好地进行下游任务的处理。
与此同时，稀疏编码等由于能自动从数据中提取特征也被应用于深度学习中。基于局部数据区域的卷积神经网络方法今年来也被大量研究。
在许多领域深度学习都表现出巨大的潜力，但深度学习作为机器学习的一个新领域现在仍处于发展阶段，仍然有很多工作需要开展，很多问题需要解决，尽管深度学习的研究还存在许多问题，但是现有的成功和发展表明深度学习是一个值得研究的领域。
例如，第九章描述的卷积神经网络使用对于计算机视觉问题非常有效的稀疏连接的专用模式。在这一章中，很难对通用神经网络的架构给出更多具体的建议。我们在随后的章节中介绍一些特殊的架构策略，可以在不同的领域工作良好。
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