读书摘要

《人人可懂的深度学习》这本书旨在以通俗易懂的方式向读者介绍深度学习的相关知识。

书中首先在第1章对深度学习进行了概述，阐述了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，解释了机器学习的难点和关键要素，以及有监督学习、无监督学习和强化学习的区别，并分析了深度学习成功的原因。

第2章介绍了预备知识，包括什么是数学模型、含有多个输入的线性模型、线性模型的参数设置，以及如何从数据中学习模型和模型组合等内容，为后续深度学习的学习打下基础。

第3章深入讲解神经网络，作为深度学习的基石，详细阐述了人工神经网络如何处理信息，为何需要激活函数，以及神经元参数变化如何影响神经元行为，并提到了使用GPU加速神经网络训练的方法。

第4章呈现了深度学习简史，涵盖了早期研究中的阈值逻辑单元、连接主义和多层感知机，以及深度学习时代的到来。

第5章聚焦于卷积神经网络和循环神经网络，这两种重要的神经网络类型在深度学习中有着广泛应用。

第6章介绍了神经网络的训练方法，包括梯度下降和使用反向传播训练神经网络，这些方法是优化神经网络性能的关键。

最后，第7章展望了深度学习的未来，探讨了推动算法革新的大数据、新模型的提出、新形式的硬件、可解释性问题等内容，为读者展示了深度学习领域的发展方向。

三级读书目录

第一部分：基础概念

• 第1章：深度学习概述

• 1.1人工智能、机器学习和深度学习

• 1.2什么是机器学习

• 1.3机器学习为何如此困难

• 1.4机器学习的关键要素

• 1.5有监督学习、无监督学习和强化学习

• 1.6深度学习为何如此成功

• 1.7本章小结及本书内容安排

• 第2章：预备知识

• 2.1什么是数学模型

• 2.2含有多个输入的线性模型

• 2.3线性模型的参数设置

• 2.4从数据中学习模型

• 2.5模型的组合

• 2.6输入空间、权重空间和激活空间

• 2.7本章小结

第二部分：核心技术

• 第3章：神经网络：深度学习的基石

• 3.1人工神经网络

• 3.2人工神经元是如何处理信息的

• 3.3为什么需要激活函数

• 3.4神经元参数的变化如何影响神经元的行为

• 3.5使用GPU加速神经网络的训练

• 3.6本章小结

• 第4章：深度学习简史

• 4.1早期研究：阈值逻辑单元

• 4.2连接主义：多层感知机

• 4.3深度学习时代

• 第5章：卷积神经网络和循环神经网络

• 5.1卷积神经网络

• 5.2循环神经网络

• 第6章：神经网络的训练

• 6.1梯度下降

• 6.2使用反向传播训练神经网络

第三部分：未来展望

• 第7章：深度学习的未来

• 7.1推动算法革新的大数据

• 7.2新模型的提出

• 7.3新形式的硬件

• 7.4可解释性问题

• 7.5结语

• 术语表

• 参考文献

• 延伸阅读