目前的深度学习框架主要源于人工神经网络。借鉴于生物系统的神经元工作机理，对外界刺激产生反馈并且将所受的刺激向其他的神经元传递，以及数以亿计的神经元连接的复杂网状结构，将这种生物模型约简、抽象、融于这种新型的机器学习方法——深度学习，以使得计算机具有更健壮的类人学习能力。

概率可以被看作用于处理不确定性的逻辑扩展。逻辑提供了一套形式化的规则，可以在给定某些命题是真或假的假设下，判断另外一些命题是真的还是假的。概率论提供了一套形式化的规则，可以在给定一些命题的似然后，计算其他命题为真的似然。

研究如何让机器模仿人类智能，通过算法识别数据中的规律与模式。涵盖机器学习、图像处理、语音识别等领域，广泛应用于医疗、金融、自动驾驶等场景，核心目标是提升分类、预测与决策的准确性。

面对复杂的线性代数公式与理论，仿佛置身思维迷宫。每一次推导都是挑战，却也因知识的严谨精妙而着迷，在探索数学奥秘中感受理性之美。

因递归神经网络存在长序列易引发梯度消失/爆炸，计算效率低，记忆瓶颈，灵活性不足等缺点， 当前RNN更多用于轻量化实时任务（如传感器时序分析），而Transformer在多数场景凭借并行性和长程建模优势成为主流。两者互补，RNN的低延迟特性仍不可替代。

在探索视觉显著性检测算法的过程中，仿佛打开了一扇通往计算机视觉奥秘深处的门。从超像素提取图像边界构建外观模型开始，就像在搭建一座精密的大厦基石。计算密集与稀疏重构误差，如同在为大厦雕琢精致的部件，每一步都精准而细致。

这些复杂的线性鉴别分析公式，不禁感慨知识的海洋如此深邃。每一个符号、每一个方程背后，都藏着科研人员无数的探索与思考，激励我不断求知进步。

模式识别就是让计算机学会像人一样感知和分类事物。从图像到语音，它应用广泛，却也面临难题。这本书为我打开新世界大门，让我看到人工智能的无限潜力 。

在神经网络编织的迷宫中，《人工智能：模式识别》像一把精巧的密钥，解开了机器认知世界的神秘面纱。作者用手术刀般的精准笔触，将混沌的数据洪流分解为可解析的认知单元，这种对复杂性的驯服本身即是一场思想的盛宴。 书中对模式识别本质的剖析极具启发性，当算法在MNIST手写数字库中捕捉笔锋的颤动轨迹时，我们得以窥见机器视觉的原始冲动。这种从无序中构建秩序的能力，恰似人类婴儿认知发育的数字化复现。特征空间降维技术犹如普罗克鲁斯忒斯之床，将多维世界强行纳入二维投影，这种暴力美学背后暗含的认知暴力令人战栗。 在深度学习架构的章节中，卷积神经网络对视觉皮层的模仿展现出惊人的仿生智慧。池化层的空间下采样机制与人类视网膜的中央凹注视机制形成奇妙共振，这种跨越碳基与硅基生命的认知共鸣，重新定义了"理解"的边界。当支持向量机在核函数空间划出那道优雅的决策超平面时，数学之美与实用主义达成了完美和解。 掩卷沉思，模式识别不仅是算法的胜利，更是认知范式的革命。书中暗藏的隐喻令人警觉：当机器学会用统计之眼凝视世界时，人类引以为傲的模式识别能力，是否终将沦为数字巴别塔中的古老传说？这种技术哲学层面的叩问，使本书超越了普通专业著作的范畴，成为人工智能时代的启示录。

在计算机视觉和机器学习等领域，低秩模型有着广泛的应用，比如，稳健主成分分析在背景建模中的应用，低秩表示在子空间聚类中的应用，低秩回归在人脸识别中的应用等。