学习笔记（一）：《神经网络与深度学习》（邱锡鹏）（2019.4.14）_神经网络与深度学习 邱锡鹏 这本书用的是什么框架

改模型调参数的同时，用java和python实现今日的算法，用习惯了C++写算法，真是不习惯用java.

抽时间阅读了邱老师的新书《神经网络与深度学习》，最近会做一些整理。

《神经网络与深度学习》第一章绪论

最初人工智能的idea来自图灵测试，重读图灵测试的核心思想，不得不说，精简的话语撑起了AI的半边天，尤其是自己对GAN深入研究的半年，生成对抗的思想真的是图灵测试最好的诠释。要想使计算机通过图灵测试，计算机必须具备理解语言，学习，记忆，推理，决策等能力，进而引申出了NLP，CV, RL, KG等相关方向。

人工智能的主要领域大体上可以分为以下几个方面：

感知：语音信息处理，计算机视觉

学习：监督学习，无监督学习，强化学习

认知：知识表示，NLP，推理决策等

机器学习：从有限的数据中学习出能够代表一半一般性规律或特征的模型，从而可以预测未来的数据。

常用深度学习框架：

Theano1：蒙特利尔大学的Python 工具包，用来高效地定义、优化和执行
Theano 项目目前已停止维
多维数组数据对应数学表达式。Theano可以透明的使用GPUs和高效的符号 护。
微分。
Caffe2：全称为Convolutional Architecture for Fast Feature Embedd