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  • Python学习(二)——深度学习入门介绍

                      课程二:深度学习入门

                            讲师:David (数据分析工程师)

      这门课主要介绍了很多神经网络的基本原理,非常非常基础的了解。

    零、思维导图预览:

            

         

    一、深度神经网络

      1.神经元工作原理

      

      ——这是生物上的神经元,然后从中抽象出来,做成 M-P神经元模式

       2.神经网络简介

      ——1943 M-P神经元模型

        

        ——1956 感知机

        ——1986 分布式表示

            由 hinton(神经网络之父?)提出

            ——用6个神经元表示9个组合。

    神经元 颜色

    物件

    红车

    黄车

    蓝车

    红马

    黄马

    蓝马

    红狗

    黄狗

    蓝狗

          一开始是需要9个神经元来表示这些组合,后来提出分布式表示后,就可以使用6个神经元,再通过其两两组合,从何实现了9个组合,这种方法。

        ——1986 反向传播算法

        ——1994 长短记忆网络

        ——2006 深度神经网络

          ——2007 卷积神经网络

      

      3.为什么现在深度学习这么火?

      ——“大”数据

        目前科技发展较好,网络上有丰富的数据。

        深度学习:需要大量的数据来训练他的能力。

      ——“深”模型

        当前计算机的计算能力较强。

      4.神经网络分类

      ——前馈神经网络

        

      ——深度神经网络(全链接式)

      

      ——优化深度神经网络

        TensorFlow (较流行)、torch theano caffe mxnetpytorch

        ——测试:http://playground.tensorflow.org  一个用来优化深度神经网络的工具测试

      ——卷积神经网络

        ——处理图片识别的问题

       

      ——循环神经网络(RNN)

        

      ——长短记忆网络(LSTM)

      

      ——门循环网络(GRU)

      

      ——生产判别式网络

      

    二、深度学习的应用

      1. 图片识别

      

      2. 语言识别

      3. 机器翻译

      4. 图片生成

    三、如何学习深度学习

      1.数学

      ——线性代数

      ——微积分

      ——凸优化计算方法

      ——概率论 等

      2.机器学习

      3.编程

      ——算法与数据结构

      ——python

      4.深度学习

      ——相关资料推荐:

        Deep Learninglan Goodfellow , Yoshua Bengio , etc .

      ——论文网站推荐:域名:arXiv

      ——相关公开课推荐

        cs231n  & hinton

      

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/helingjuan/p/8423473.html
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