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首先我们需要打开终端，本经验以Fedora操作系统为例，其他的操作系统可能略有不同。打开终端之后我们输入ps，它就是我们今天的主角，ps是linux操作系统中最基本同时也是非常强大的进程查看命令，如果你对此命令不是十分了解，我们可以输入ps --help命令来查看此命令的帮助信息。 通过帮助信息我们可以看到，ps命令的相关参数有很多，很多初学的朋友可能会看的一头雾水，不知道该怎么组合这些参数，下面

本节将讨论优化与深度学习的关系，以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中，我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数（objective function）。依据惯例，优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实，任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题，只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可

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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code

我计划编写一个国际象棋引擎，它使用深度卷积神经网络来评估国际象棋的位置。我将使用位板来表示棋盘状态，这意味着输入层应该有12*64个神经元用于位置，1个用于玩家移动（0表示黑色，1表示白色）和4个神经元用于铸币权（wks、bks、wqs、bqs）。将有两个隐藏层，每个层有515个神经元，一个输出神经元的值介于-1表示黑色获胜，1表示白色获胜，0表示相等的位置。所有神经元都将使用tanh（）激活函数

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强化学习（Reinforcement Learning）的输入数据作为对模型的反馈，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于，它并不需要出现正确的输入/输出对，也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于在线规划，需要在探索（在未知的领域）和遵从（现有知识）之间找到平衡。 Deep Q Learning.

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。