【深度学习大讲堂】首期第三讲：深度学习基础 第一部分：基础结构单元

卷积动态计算过程的链接：https://cs231n.github.io/convolutional-networks/

- 权重共享极大的减少了参数的数量，使得卷积计算更加高效，节约了存储权重的空间。

 

- img2col()将各个卷积核和输入特征子图转化为向量。

- BN的使用提高了最终的精度和速度；训练步数越少速度越快，图像越高精度越高。

- 这个还没有理解。

- LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。

- LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。

(完)