确定正确的做法，而不盲目猜测尤为重要。本书的大部分内容都是关于不同的机器学习模型、训练算法和目标函数，这可能给人一种印象一成为机器学习专家的最重要因素是了解各种各样的机器学习技术，并熟悉各种不同的数学。在实践中，正确使用一个普通算法通常比草率地使用一个不清楚的算法效果更好。正确应用一个算法需要掌握一些相当简单的方法论。

学习近视推断通过近似方法（如优化、采样）构建一个易于计算的分布（如高斯分布），使其与真实后验分布尽可能接近，从而降低计算成本。

最发人深省的是神经科学与AI的认知错位：前者试图解释意识，后者追求实用性能。当两个领域在"注意力机制"这样的概念上短暂相遇又分道扬镳时，我们不得不承认，人类对智能的理解仍停留在盲人摸象的阶段。或许真正的启示在于，大脑不是深度学习的蓝图，而是它的一个特例——就像经典力学是相对论的低速近似。

今天学习了深度学习在视觉和听觉方面的应用

最发人深省的是神经科学与AI的认知错位：前者试图解释意识，后者追求实用性能。当两个领域在"注意力机制"这样的概念上短暂相遇又分道扬镳时，我们不得不承认，人类对智能的理解仍停留在盲人摸象的阶段。或许真正的启示在于，大脑不是深度学习的蓝图，而是它的一个特例——就像经典力学是相对论的低速近似。

《深度学习》带我推开智能世界的大门。书中从基础算法到前沿应用，层层解析神经网络奥秘。惊叹于技术突破时，更感数据与算力交织的魅力，仿佛看见AI正以代码为笔，在现实中勾勒未来图景。

通过改进算法，提升模型对细微病症特征的捕捉能力，让我切实感受到技术优化带来的突破。这也让我反思，技术发展永无止境，我们不能满足于现有成果。在学习和工作里，也要时刻保持探索精神，不断改进方法 ，才能在自己的领域取得更好的成绩。

深度卷积网络通常需要池化操作，使得每个连续层的空间大小减小。前馈卷积网络通常使用池化函数，例如池化元素的最大值。目前尚不清楚如何将其推广到基于能量的模型的设定中。

学习过程并不是一层不变的，所以要获得进步学习者的反思在学习过程中显得尤为重要。

翻开《深度学习》这本书，仿佛打开了一扇通往智能世界的大门。作者用通俗易懂的语言，带领读者探索这个充满魅力的领域。书中不仅介绍了深度学习的基本概念，还通过生动的案例展示了它在图像识别、自然语言处理等方面的应用。 最让我印象深刻的是书中关于神经网络的部分。作者将复杂的数学原理转化为形象的比喻，让人更容易理解。比如把神经元比作城市中的交通节点，数据流就像川流不息的车辆。这种生动的讲解方式，让枯燥的理论变得有趣起来。 通过阅读，我认识到深度学习正在深刻改变我们的生活。从手机里的人脸识别，到医疗诊断中的辅助决策，这项技术正在各个领域大显身手。这本书不仅让我学到了知识，更激发了我对人工智能领域的浓厚兴趣。