深度学习从菜鸟入门到哪里
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深度学习，吴恩达28张照片让你全面了解。
欢迎来到TessFerrandes精心设计的深度学习专题课程信息图。 Scholar不仅适合初学者，也是从业者提高技能的宝贵资源。 涵盖了神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN，14-22）和循环神经网络（RNN，23-28）的各个方面，从基础知识（1-13）到高级技术（23-28）。 该图详细介绍了监督学习的本质、ReLU激活函数的重要作用，以及逻辑回归如何处理分类问题和优化过程。
ReLU激活函数由于梯度较大，可显着加快模型训练速度。 这是深度学习中的流行选择，因为它可以避免训练延迟并可以产生稀疏网络效应。 LeakyReLU解决了零激活问题，但相对很少使用。 神经网络需要非线性激活函数。 否则，这个功能就相当于一个单层网络。 参数必须初始化以保持随机性，通常使用0.01左右的小值。
理解深度学习的奥秘
由于参数容量巨大，深度神经网络解决问题的能力随着层数的增加而增强。 CNN和RNN通过深度学习机制提取复杂的特征，但对数据量和计算资源要求较高，并且涉及学习率、隐藏层数量等众多超参数。 部署模型时，需要注意数据集分区、偏差和方差平衡问题。 深度学习模型通常需要大量数据来克服传统机器学习的局限性。
防止过度拟合的策略包括正则化，例如L1和L2惩罚和dropout。 L1通常用于特征选择，而L2则侧重于权重对高方差输入的敏感性。 Dropout通过随机丢弃神经元来降低模型复杂度，类似于bagging积分方法。 数据增强，例如图像翻转和裁剪，以及提前终止（控制训练迭代次数）也是正则化的重要手段。
优化技术和模型构建 归一化：减少梯度变化，为优化提供稳定的环境。
梯度问题：注意训练过程中可能出现的消失和爆炸情况，及时调整。
优化算法：SGD、Momentum、RMSProp、Adam等，各有千秋。
超参数是影响模型性能的关键，手动调优和自动搜索技术（例如强化学习和遗传算法）并存。 从经验法则到网格搜索，了解如何选择最佳调整策略非常重要。
深度学习实用指南 10-11：从目标设定和数据集划分到模型构建和验证的结构化学习过程。
12-13：误差分析和数据集调整，确保模型在不同阶段的性能均衡。
14-18：详细分析CNN，包括经典网络和ResNet、YOLO等创新架构。
19：实用建议，使用开源工具、数据丰富和迁移学习来提高模型性能。
20-21：目标检测和人脸识别，包括FasterR-CNN、SiameseNetwork等算法。
深度学习的每个领域都有自己的吸引力，单词表示和序列到序列模型代表了语言处理中的高级应用。 加入我们的深度学习专题课程交流群，获取更多资源，共同进步。
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深度学习是一个广泛的研究方向。 目前大部分研究生都在研究它，我研究的是图像识别领域，包括图像分类、目标检测、物体定位、风格迁移等。
回来了，如何学习深度学习？首先，深度学习是机器学习的一个分支，分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习。 监督学习和深度学习
想要学习深度学习，首先要学习机器学习，要学习机器学习，首先需要储备的知识就是基础知识。 高等数学、线性代数和统计数学知识，其中统计数学是最重要的，建议阅读李牧老师的《统计教学法》，学习概率分布、大数定律等。
机器学习需要监督学习，包括线性回归、逻辑回归和梯度下降方法来最小化成本函数无监督学习，包括聚类等，支持向量机，神经网络，这里推荐吴恩达先生的MachineLearning，很容易理解，有利于初学者学习。
学习完上述材料后，你就可以开始学习深度学习了。 深度学习主要利用神经网络来解决问题，而自然语言处理则是神经网络的反复使用。 这里推荐阅读NgAnda老师的《深度学习，课后必解编程题》，使用Python必备。
学习完理论知识后，需要学习一个深度学习框架：Tensorflow、Pytorch。 近年来，越来越多的人使用Pytorch。 对于图像识别，还需要学习opencv。