《深度学习之美》第1章

《深度学习之美》张玉宏著

第1章一入侯门“深”似海，深度学习深几许

1、什么是学习（Learning）？
赫伯特.西蒙教授：“如果一个系统，能够通过执行某个过程，就此改进了它的性能，那么这个过程就是学习”。
学习的核心目的就是改善性能。

2、什么是机器学习（Machine Learning）？

Two definitions of Machine Learning are offered. Arthur Samuel described it as: “the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.” This is an older, informal definition.

卡耐基梅隆大学的汤姆.米切尔教授：“对于某类任务（Task，简称T）和某项性能评价准则（Performance，简称P），如果一个计算机程序在T上，以P作为性能的度量，随着经验（Experience，简称E）的积累，不断自我完善，那么我们称这个计算机从经验E中进行了学习”。

Tom Mitchell provides a more modern definition: “A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.”

Example: playing checkers.

E = the experience of playing many games of checkers

T = the task of playing checkers.

P = the probability that the program will win the next game.

3、什么是深度学习（Deep Learning）？
深度学习就是一个包含多个隐含层（越多即为越深）的多层感知机。它通过组合底层特征，形成更为抽象的高层表示，用以描述被识别对象的高级属性类别和特征。
深度学习最重要的特点就是能自动地从数据中学习。

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