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学习框架如下图
1.1 Deep Learning的三个步骤
第一步：定义一个函数集
第二步：评价一个函数的好坏
第三步：找出最好的函数的方法（例如下降梯度法）
1.2 基本的神经网络模型
- 全连接层（Fully Connected Layer）
- 循环神经网络模型(Recurrent Neural Networks)
- 卷积/池化层（Convolutional/PoolingLayer）
1.3 特别的神经网络模型
- 空间变换层（Spatial Transformation Layer）
- 高速公路网/网状LSTM(HighwayNetwork/Grid LSTM)
- 递归结构（Recursive Structure）
- 外部存储（External Memory）
- Batch正则化（Batch Normalization）
