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原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上，为了方便大家保存阅读，我将其整理成了pdf文档，希望大家多多交流。 目录 一、概述 2 二、背景 5 三、人脑视觉机理 8 四、关于特征 10 4.1、特征表示的粒度 10 4.2、初级（浅层）特征表示 11 4.3、结构性特征表示 14 4.4、需要有多少个特征？ 16 五、Deep Learning的基本思想 17 六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 18 七、Deep learning与Neural Network 20 八、Deep learning训练过程 21 8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 21 8.2、deep learning训练过程 22 九、Deep Learning的常用模型或者方法 23 9.1、AutoEncoder自动编码器 23 9.2、Sparse Coding稀疏编码 28 9.3、Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机 31 9.4、Deep Belief Networks深信度网络 35 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 38 十、总结与展望 50 十一、参考文献和Deep Learning学习资源（持续更新……） 51