深度学习

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源：十一城http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人

深度学习对于计算机视觉，语言翻译，图像字幕，音频转录，分子生物学，语音识别，自然语言处理，自动驾驶汽车，脑肿瘤检测，实时语音翻译，音乐 组成，自动游戏等。 深度学习是机器学习和更高级实现之后的又一次重大飞跃。 目前，它正朝着成为一种行业标准迈进，在处理原始非结构化数据时带来作为游戏改变者的强大承诺。

01深度学习与人工智能简介 什么是人工智能？ 观察周围的世界，把看到的事物加以理解，最后通过理解进行一系列的决策。 感知+理解+决策。 学习的能力，是智能的本质！ 大数据时代 大数据时代造就了人工智能的高速发展 深度学习 上世纪九十年代就已经存在。 2012年Alex-net在ImageNet图像分

深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了一种从训练数据出发，经过一个端到端（end-to-end

深度学习概览 一、基本概念 1、神经网络由大量的神经元构成，神经元之间分层次，也有连接。神经元有可能起作用或不起作用（激活函数）。大量神经元的组合和参数，可以模拟任意复杂的函数。人的大脑通过学习刺激神经元而学习技能和知识，机器学习里用人工神经网络来模拟人类大脑的活动过程。 2、深度学习：神经元有多个

深度学习（Deep Learning），又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning，是目前非常热的一个研究主题。 本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法。 一. 什么是Deep Learning？ 实际生活中，人们为了解

深度学习对于计算机视觉，语言翻译，图像字幕，音频转录，分子生物学，语音识别，自然语言处理，自动驾驶汽车，脑肿瘤检测，实时语音翻译，音乐 组成，自动游戏等。 深度学习是机器学习和更高级实现之后的又一次重大飞跃。 目前，它正朝着成为一种行业标准迈进，在处理原始非结构化数据时带来作为游戏改变者的强大承诺。

构建网络的总原则 一、增大网络容量，直到过拟命二、采取措施抑制过拟合三、继续增大网络容量，直到过拟合线性回归 # -*- coding: utf-8 -*-# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.importkeras

深度学习 学习参考资料为：b站我是土堆的PyTorch深度学习快速入门以及李沐动手学深度学习 PyTorch学习 链接：https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/ 先安装ANACONDA，去官网下载然后安装，记住安装的地方在哪 在ANACONDA里面新建

deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源）