1、資訊在物理學領域的概念：
資訊不是乙個單純的數學概念，而是與物質和能量一樣基本的物理概念。2、量子糾纏的概念：landauer 指出擦除資訊會增加熱力學熵，從而產生熱量。因此，對於資訊的一切處理(比如計算)都受到熱力學基本定律的約束。
如果兩個微觀粒子的整體波函式不能夠被寫成各部分的直積，那麼它們之間就存在糾纏。
從量子糾纏的視角審視深度學習，從而反饋機器學習的發展。4、深度學習
5、神經網路主要用來解決函式近似問題中特徵過多而造成的龐大儲存和計算問題。
前饋神經網路6、量子研究與深度學習的關係：限制玻爾茲曼機
量子物理的研究中也常常使用到函式近似。比如，乙個量子自旋體系的波函式無非是乙個關於自旋構型的多元函式。和深度學習中的目標一樣，我們也希望使用盡量簡單的引數化方式和盡量少的引數描述盡可能複雜的波函式。
「 矩陣乘積態」
從特徵表示到深度學習
最近一直在學習特徵表達和學習的理論基礎，從稀疏編碼到卷積神經網路，直到最近很火的深度學習，感覺有那麼些啟發。特此記錄一下學習新得。影象特徵的表達從開始的畫素表示，到後來畫素特徵組成的特徵描述子 sift，surf，hog等 都是為了尋找最有效的資訊表達，如何將特徵進行加工和處理得到更加深入層次的表示...
從感知機到深度學習
一 從感知機到深度學習 第乙個正式的神經元模型是由沃倫 麥卡洛克 warren maculloach 和沃爾特 皮茨 walter pitts 於1943.年提出的。這個模型看起來很像組成計算機的邏輯門。麥克洛克 皮茨神經元做不了的事情就是學習。為此我們需要對神經元之間的連線給予不同的權重，這就是所...
深度學習 TensorFlow 「從入門到放棄」
想跟一下深度學習的浪潮，所以在網上購買了兩本深度學習的框架書，一本是 tensorflow 另外一本是 caffe 因為剛剛看完了python的基礎語法，caffe書上的例項 是用的c 所以先讀了tensorflow這本書。tensorflow在pycharm中的配置還是比較簡單的，使用pip in...