讀《[1]尹寶才,王文通,王立春.深度學習研究綜述[J].北京工業大學學報,2015,41(01):48-59.》論文筆記

論文主要目標：
1介紹了深度學習的概念;
2根據深度學習算法的結構特徵，概述了前饋深度網絡、反饋深度網絡和雙向深度網絡類主流深度學習算法的網絡結構和訓練方法;
3.最後介紹了深度學習算法在不一樣數據處理中的最新應用現狀及其發展趨勢

1.什麼是數據流？
數據流是一串接二連三的數據的集合，就象水管裏的水流，在水管的一端一點一點地供水，而在水管的另外一端看到的是一股接二連三的水流。數據寫入程序能夠是一段、一段地向數據流管道中寫入數據，這些數據段會按前後順序造成一個長的數據流。對數據讀取程序來講，看不到數據流在寫入時的分段狀況，每次能夠讀取其中的任意長度的數據，但只能先讀取前面的數據後，再讀取後面的數據。無論寫入時是將數據分屢次寫入，仍是做爲一個總體一次寫入，讀取時的效果都是徹底同樣的。 
  「流是磁盤或其它外圍設備中存儲的數據的源點或終點。」
在電腦上的數據有三種存儲方式，一種是外存，一種是內存，一種是緩存。好比電腦上的硬盤，磁盤，U盤等都是外存，在電腦上有內存條，緩存是在CPU裏面的。外存的存儲量最大，其次是內存，最後是緩存，可是外存的數據的讀取最慢，其次是內存，緩存最快。這裏總結從外存讀取數據到內存以及將數據從內存寫到外存中。對於內存和外存的理解，咱們能夠簡單的理解爲容器，即外存是一個容器，內存又是另一個容器。那又怎樣把放在外存這個容器內的數據讀取到內存這個容器以及怎麼把內存這個容器裏的數據存到外存中呢？
 在Java類庫中，IO部分的內容是很龐大的，由於它涉及的領域很普遍:
     標準輸入輸出，文件的操做，網絡上的數據流，字符串流，對象流，zip文件流等等，**java中將輸入輸出抽象稱爲流**，就好像水管，將兩個容器鏈接起來。將數據衝外存中讀取到內存中的稱爲輸入流，將數據從內存寫入外存中的稱爲輸出流。
流是一個很形象的概念，當程序須要讀取數據的時候，就會開啓一個通向數據源的流，這個數據源能夠是文件，內存，或是網絡鏈接。相似的，當程序須要寫入數據的時候，就會開啓一個通向目的地的流。

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