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前言：

        深度学习常用的开发平台

TensorFlow

torch

theano

caffe

DSSTNE

mxnet

libdnn

CNTK

 目录：

     1： 深度学习发展历史

     2： DeepLearning 工程简介

     3： DNN 简介

        

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一 发展历史

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二 DeepLearning 工程简介

      深度学习三大步：

   

定义映射函数（神经网络）

定义损失函数

通过梯度更新，选择最好的映射函数

       

   2.1 Neural Network

        给定了一个函数，可以设置不同的参数，所以对应为

一个函数集合

    

    

   不同模型在图像识别上面的错误率,

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三 DNN

    深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,这里面结合

手写数字的例子简单的介绍一下

   3.1 模型

         

  可以分为三部分：

      输入层,隐藏层,输出层

   3.2 损失函数

       

  3.3 Graident Descent

      通过Backpropagation(反向传播算法)更新梯度，Backpropagation 后面会单独介绍

参考：

6: Brief Introduction of Deep Learning_哔哩哔哩_bilibili