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这篇文章是三位大牛15年发表在Nature上有关深度学习的综述，尽管这两年深度学习又有更多的模型和成果出现，文章显得有些过时，但来自三位领军人物对深度学习的深度阐述还是值得反复回味。

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Dropout技术是Srivastava等人在2012年提出的技术，现在已然成为各种深度模型的标配。其中心思想是随机地冻结一部分模型参数，用于提高模型的泛化性能。

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网络在堆叠到越来越深之后，由于BP算法所依赖的链式法则的连乘形式，会出现梯度消失和梯度下降的问题。初始标准化和中间标准化参数在一定程度上缓解了这一问题，但仍然存在更深的网络比浅层网络具有更大的训练误差的问题。

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本文记录我的首个R程序包MCMI的开发过程。

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