deep learning book pdf下载

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软件功能

　　假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那么可以证明：a和c的互信息不会超过a和b的互信息。

　　这表明信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。当然了，如果丢掉的是没用的信息那多好啊），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning，我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。

　　对于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对输入信息进行分级表达了。

　　另外，前面是假设输出严格地等于输入，这个限制太严格，我们可以略微地放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。

软件特色

　　部分运用数学和MachineLearning Basics

　　本书介绍了需要深入学习的基本数学概念。我们首先从应用数学让我们去fiNE功能的许多变量的一般思路，fi钕最高和最低点这些功能和量化的置信度。接下来，我们描述了机器学习的基本目标。我们描述了如何实现这些目标通过指定一个模型，代表了某种信仰，成本函数，衡量这些信念与实际使用的训练算法来最小化成本函数的设计。这个基本的框架是一个广泛的机器学习算法的基础上，包括机器学习，不深的方法。在本书的后续部分，我们开发的深度学习算法在这个框架

神经网络

　　From Ufldl

　　举一个监督学习的例子，假设我们有训练样本集

　　，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型

　　，它具有参数

　　，可以以此参数来拟合我们的数据。

　　为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示：

　　这个“神经元”是一个以

　　及截距 为输入值的运算单元，其输出为

　　，其中函数

　　被称为“激活函数”。

　　在本教程中，我们选用sigmoid函数作为激活函数

　　可以看出，这个单一“神经元”的输入－输出映射关系其实就是一个逻辑回归（logistic regression）。

　　虽然本系列教程采用sigmoid函数，但你也可以选择双曲正切函数（tanh）：

　　以下分别是sigmoid及tanh的函数图像

　　函数是sigmoid函数的一种变体，它的取值范围为

　　，而不是sigmoid函数的

　　。

　　注意，与其它地方（包括OpenClassroom公开课以及斯坦福大学CS229课程）不同的是，这里我们不再令

　　。取而代之，我们用单独的参数

　　来表示截距。

　　最后要说明的是，有一个等式我们以后会经常用到：如果选择 ，也

　　就是sigmoid函数，那么它的导数就是 （如果选择tanh函数，那它的

　　导数就是

　　，你可以根据sigmoid（或tanh）函数的定义自行推导这个等式。

神经网络模型

　　所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络：

　　我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“

　　”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最右的一层叫做输出层（本例中，输出层只有一个节点）。中间所有节点组成的一层叫做隐藏层，因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值。同时可以看到，以上神经网络的例子中有3个输入单元（偏置单元不计在内），3个隐藏单元及一个输出单元。我们用

　　来表示网络的层数，本例

　　，我们将第

　　层记为

　　，于是 是输入层，

　　输出层是

　　。本例神经网络有参数

　　，其中 第

　　层

　　单元与第

　　层第

　　单元之间的联接参数（其实就是连接线上的权重，注意标号顺序），

　　是第

　　层第

　　单元的偏置项。因此在本例中，

　　，

　　。注意，没有其他单元连向偏置单元(即偏置单元没有输入)，因为它们总是输出

　　。同时，我们用

　　表示第

　　层的节点数（偏置单元不计在内）。我们用

　　表示第

　　层第

　　单元的激活值（输出值）。当

　　时，

　　，也就是第

　　个输入值（输入值的第

　　个特征）。对于给定参数集合

　　，我们的神经网络就可以按照函数

　　来计算输出结果。本例神经网络的计算步骤如下：

　　我们用 表示第

　　层第

　　单元输入加权和（包括偏置单元），比如，，则

　　。

　　这样我们就可以得到一种更简洁的表示法。这里我们将激活函数

　　扩展为用向量（分量的形式）来表示，即

　　，那么，上面的等式可以更简洁地表示为：我们将上面的计算步骤叫作前向传播。回想一下，之前我们用

　　表示输入层的激活值，那么给定第

　　层的激活值

　　后，第

　　层的激活值

　　就可以按照下面步骤计算得到：

　　将参数矩阵化，使用矩阵－向量运算方式，我们就可以利用线性代数的优势对神经网络进行快速求解。

　　目前为止，我们讨论了一种神经网络，我们也可以构建另一种结构的神经网络（这里结构指的是神经元之间的联接模式），也就是包含多个隐藏层的神经网络。最常见的一个例子是

　　层的神经网络，第

　　层是输入层，第

　　层是输出层，中间的每个层

　　与层

　　紧密相联。这种模式下，要计算神经网络的输出结果，我们可以按照之前描述的等式，按部就班，进行前向传播，逐一计算第

　　层的所有激活值，然后是第

　　层的激活值，以此类推，直到第

　　层。这是一个前馈神经网络的例子，因为这种联接图没有闭环或回路。神经网络也可以有多个输出单元。

常见问题

　　我能得到这本书的PDF吗？

　　不，我们与麻省理工学院出版社的合同禁止分发过于容易复制的电子格式的书。

　　为什么你使用HTML格式的网页版本的书？

　　这种格式是我们与麻省理工出版社的合同所要求的一种弱DRM。它的目的是阻止未经授权的复制/编辑的书。

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　　印刷似乎是最好的打印直接从浏览器，使用铬。其他浏览器也不能正常工作。

　　我能把这本书译成中文吗？

　　邮电出版社购买了权利。