Deep Learning

今天差不多结束了Andrew Ng 的一阶段课程，虽然中间拖了很久，但是能够重新找回这个方向，还是值得欣慰的。很长一段时间，不知道自己所做的东西是否有用，为了某一目的而去做，而不是真正的去了解自己喜欢的是什么。其实，以前自己已经给出了答案，只是因为某些事偏离了轨道。浪费的时间，就当是习得的经验吧。

所以接下来，每天的安排就是钻研这个方向，每天写学习心得。Keep.

第一眼看到这张图，给我的感觉就是眼前一亮。非常直观得解释了深度学习的原理。以下是此图的配文解释：

2.Geoffrey Hinton

2015、2016 Jimmy Ba 模型

Fast Weight for Recursion

胶囊(Capsules)

循环监督学习

无监督学习以后会更重要

Advise1：不要停止编程

Advise2：多读论文，但不要太多

Advise3：相信自己的直觉

这不是第二次工业革命，但规模接近。

训练计算机，会比编程更加重要。

智力的本质是推理。

3.Pieter Addeel

不断练习

机器人自己组合故事

4.Lan Goodfellow

GPU 、GANs

打磨

总之要选择某种方式，将机器学习应用到你感兴趣的领域

街景门牌号码分类器

机器学习的安全性

在GitHub上写代码