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括号文学出现的场景十分广泛，只要你愿意，每言每语都可以使用括号。比起没有括号的世界，搭配（）牌电子榨菜，会让冲浪更美味！
从2007年发布的开创性的Theano库开始， 灵活的开源工具使研究人员能够快速开发模型原型， 避免了我们使用标准组件时的重复工作， 同时仍然保持了我们进行底层修改的能力。 随着时间的推移，深度学习库已经演变成提供越来越粗糙的抽象。 就像半导体设计师从指定晶体管到逻辑电路再到编写代码一样， 神经网络研究人员已经从考虑单个人工神经元的行为转变为从层的角度构思网络， 通常在设计架构时考虑的是更粗糙的块（block）。
任何一种计算技术要想发挥其全部影响力，都必须得到充分的理解、充分的文档记录，并得到成熟的、维护良好的工具的支持。关键思想应该被清楚地提炼出来，尽可能减少需要让新的从业者跟上时代的入门时间。成熟的库应该自动化常见的任务，示例代码应该使从业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序，以满足他们的需求。以动态网页应用为例。尽管许多公司，如亚马逊，在20世纪90年代开发了成功的数据库驱动网页应用程序。但在过去的10年里，这项技术在帮助创造性企业家方面的潜力已经得到了更大程度的发挥，部分原因是开发了功能强大、文档完整的框架。
定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。 为了更容易学习，我们将从经典算法————线性神经网络开始，介绍神经网络的基础知识。 经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络， 这些知识将为本书其他部分中更复杂的技术奠定基础。
机器学习通常需要处理大型数据集。 我们可以将某些数据集视为一个表，其中表的行对应样本，列对应属性。 线性代数为人们提供了一些用来处理表格数据的方法。 我们不会太深究细节，而是将重点放在矩阵运算的基本原理及其实现上
平移不变性（translation invariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。
局部性（locality）：神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远区域的关系，这就是“局部性”原则。最终，可以聚合这些局部特征，以在整个图像级别进行预测。
现代卷积神经网络的设计得益于生物学、群论和一系列的补充实验。 卷积神经网络需要的参数少于全连接架构的网络，而且卷积也很容易用GPU并行计算。 因此卷积神经网络除了能够高效地采样从而获得精确的模型，还能够高效地计算。 久而久之，从业人员越来越多地使用卷积神经网络。即使在通常使用循环神经网络的一维序列结构任务上（例如音频、文本和时间序列分析），卷积神经网络也越来越受欢迎。 通过对卷积神经网络一些巧妙的调整，也使它们在图结构数据和推荐系统中发挥作用
到目前为止，我们遇到过两种类型的数据：表格数据和图像数据。 对于图像数据，我们设计了专门的卷积神经网络架构来为这类特殊的数据结构建模。 换句话说，如果我们拥有一张图像，我们需要有效地利用其像素位置， 假若我们对图像中的像素位置进行重排，就会对图像中内容的推断造成极大的困难。
定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。 为了更容易学习，我们将从经典算法————线性神经网络开始，介绍神经网络的基础知识。 经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络， 这些知识将为本书其他部分中更复杂的技术奠定基础。
之前首次介绍神经网络时，我们关注的是具有单一输出的线性模型。 在这里，整个模型只有一个输出。 注意，单个神经网络 （1）接受一些输入； （2）生成相应的标量输出； （3）具有一组相关 参数（parameters），更新这些参数可以优化某目标函数。
然后，当考虑具有多个输出的网络时， 我们利用矢量化算法来描述整层神经元。 像单个神经元一样，层（1）接受一组输入， （2）生成相应的输出， （3）由一组可调整参数描述。 当我们使用softmax回归时，一个单层本身就是模型。 然而，即使我们随后引入了多层感知机，我们仍然可以认为该模型保留了上面所说的基本架构。
AlexNet。它是第一个在大规模视觉竞赛中击败传统计算机视觉模型的大型神经网络；
使用重复块的网络（VGG）。它利用许多重复的神经网络块；
网络中的网络（NiN）。它重复使用由卷积层和
卷积层（用来代替全连接层）来构建深层网络;
有没有推荐的数据结构与算法课啊，感觉好难啊，每天啥也没干但就是很累，心累
努力不分早晚，只是你现在走的慢了点。但是只有努力，是唯一的出路。
课程愈发不懂，我是fw，继续加油啦，吃饭去，午睡起来继续学习
7.31号，距离开学还有20多天，明天准备看数据结构＋数据库，好好学加油
加油努力，学习扩展技术，早日赚钱，提升自己，gogogo，over
水沸点，台风来喽，下大雨了，不要坐地铁咯，主要安全，好好学习，天天向上
摆烂一整天了，明天加油好好学，从go语言基础语法开始，希望顺顺利利完成项目
1024code感觉好难用啊，是只能在main.go里写吗，我上传和新建文件都运行不起来，难评
那个后端基础真的基础吗？![[微笑]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_1.7d9f699.png)
讲的好快啊，纯小白没基础，难绷![[流泪]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_6.dde0d83.png)
![[微笑]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_1.7d9f699.png)
![[流泪]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_6.dde0d83.png)