deep learning 个人理解及其实现工具

1、深度学习实质（个人理解）

深度学习，是对应于原有的浅层神经网络（如BP、RBF）的概念。是具有深隐层的网络结构及相应结构的训练方法（如SAE、DBN、CNN）。换言之，深度学习的本质是多层神经网络的一种区别于梯度下降方法的参数搜索方法，这种方法能在可接受的时间范围内构建深层的神经网络。

2、深度学习的工具

1）MATLAB（可研究学习使用，能方便的与其他分析方法结合以验证模型。实现非官方版本。）
https://github.com/yangzhixuan/DeepLearnToolbox
添加DeepLearnToolbox目录及其子目录

addpath(genpath('D:\Program Files\MATLAB\R2013a\toolbox\DeepLearnToolbox'));

2）C
https://github.com/torch/torch7
Torch is the main package in Torch7 where data structures for multi-dimensional tensors and mathematical operations over these are defined. Additionally, it provides many utilities for accessing files, serializing objects of arbitrary types and other useful
utilities.

3）Python

Theano是一个python库，使得写深度学习模型更加容易，同时也给出了一些关于在GPU上训练它们的选项。（工业级标配 linux+Python+Theano+GPU
？）