深度学习-----笔记

花了一周的时间，去看完github看一篇star数目最高的关于深度学习的帖子，怎么说呢，本人认为深度学习在国内目前还是停留在理论阶段较多，实际应用较少，先讲下深度学习的基础后，回来再来看为什么这么说？ 

git上的帖子主要介绍的关于深度学习基础知识有：

1.神经网络的反向传递

2.CNN（卷积神经网络）

3.RNN（循环神经网络）

4.LSTM（长短期记忆网络）

关于深度学习这些网络的介绍，我总结出，里面涉及到很多线性代数和微积分的知识（其实主要是矩阵和偏导数），整体思路大致是说怎么模拟人脑的工作原理，接着利用数学建模来实现之，这部分研究目前主要停留在理论阶段，比较前沿。

接着就是自然语言处理（NLP）介绍，它目前的主要用途还是在句子和语篇的分析，比如给你一句话或者一篇文章，你利用NLP可以将其划分成我们人脑可以理解的分段。

最后说下，深度学习目前已经应用的领域，

1.文本分类

2.语言模型

3.图像字幕

4.机器翻译

5.问答系统

6.语音识别

7.自动文摘