深度学习简介（二）

因最近在看《Deep Learning》Yann LeCun, YoshuaBengio, Geoffery Hinton

本篇是前部分总结：

ML(机器学习)对于AI（人工智能）的四个关键成分：

1、大量的数据

2、非常灵活的模型

3、足够的计算能力

4、强大的先验以至于可以战胜维度造成的原因

我们需要建立ML模型的组合性——正如人类语言利用组合性来给予

代表复杂思想的意义和含义

爆炸的组合性使得表象力（representational power）指数增加：

（1）分布式代表/嵌入：特征学习

（2）深层架构：多层次的特征学习

额外的先验：组合性可以有效地描述我们周围的世界