原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上，为了方便大家保存阅读，我将其整理成了pdf文档，希望大家多多交流。
目录一、概述 2二、背景 5三、人脑视觉机理 8四、关于特征 104.1、特征表示的粒度 104.2、初级（浅层）特征表示 114.3、结构性特征表示 144.4、需要有多少个特征？ 16五、DeepLearning的基本思想 17六、浅层学习（ShallowLearning）和深度学习（DeepLearning） 18七、Deeplearning与NeuralNetwork 20八、Deeplearning训练过程 218.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 218.2、deeplearning训练过程 22九、DeepLearning的常用模型或者方法 239.1、AutoEncoder自动编码器 239.2、SparseCoding稀疏编码 289.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机 319.4、DeepBeliefNetworks深信度网络 359.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络 38十、总结与展望 50十一、参考文献和DeepLearning学习资源（持续更新……） 51

搜罗主流机械学习代码货物箱，能够直接加载到matlab中，有NN,RBM,CNN,SAE,CAE,外面有数据以及仿真，适宜机械学习以及深度学习开拓

Content1.回顾deeplearning在图像上的经典应用1.1Autoencoder1.2MLP1.3CNN2.deeplearning处理语音等时序信号2.1对什么时序信号处理什么问题2.2准备知识2.2.1HiddenMarkovModel(HMM)2.2.2GMM-HMMforSpeechRecognition2.2.3RestrictedBoltzmannMachine（RBM）3.DBN和RNN在语音上的应用3.1DBN3.1.1DBN架构3.1.2DBN-DNNforSpeechRecognition3.2RNN3.2.1RNN种类3.2.2RNN-RBMforSequentialsignalPrediction

本文档详细引见了RBM的原理，并给出了一系列推导，从简单到难，从基本RBM模块到变种RBM。

一个matlab的受限玻尔兹曼机程序，能协助初学者快速理解RBM模型

最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码，内容是：利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练，然后运用梯度算法进行fineturn。
可以进行特征提取，也可以进行分类。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。