這是Ng吳恩達老師的全新Ai項目 www.deeplearning.ai，早些已經(jīng)學完他的ML課程恩闻，從此走了ML道路，現(xiàn)在開深度學習課程很開心
這篇主要是介紹深度學習
- What is a neural network?
- Supervised Learning with NN
- Why is Deep Learning taking off?
What is a neural network?
和ML課程一樣琼梆，首先引出了房價預測的案例來展開
解釋下這個藍色線段那伐，因為房價不會是負的，所以沒有擬合的慢慢會為0应又，這個其實就是Relu功能。其實也可以看做是最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡乏苦，單細胞生物似的株扛。影響房價的因素有很多，上面單一的組合起來就形成了網(wǎng)絡汇荐，看下圖洞就。
具體可以看這篇文章重磅！神經(jīng)網(wǎng)絡淺講：從神經(jīng)元到深度學習這些概念和歷史也不作重點在這里介紹掀淘。
Supervised Learning with NN
機器學習又分為監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習旬蟋，這些概念需要我們知道，在監(jiān)督學習中革娄，通過輸入一些x倾贰，得到想要學習映射到某個輸出y的函數(shù)。例如拦惋，剛剛我們看到房價預測應用程序匆浙，您輸入一些家庭的某些特征，并嘗試輸出或估計價格y厕妖。這里有一些其他的例子首尼，神經(jīng)網(wǎng)絡已被非常有效地應用
房地產(chǎn)和在線廣告可能是一個相對標準的神經(jīng)網(wǎng)絡，對于圖像應用，經(jīng)常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡软能，通秤啵縮寫為CNN，并用于序列數(shù)據(jù)查排。音頻是一個時間分量凳枝？隨著時間的推移播放音頻，所以音頻最自然地表示為一維時間序列或一維時間序列雹嗦。因此范舀，對于序列數(shù)據(jù)，經(jīng)常使用RNN了罪。語言锭环，英文和中文，字母或單詞一次一個泊藕，所以語言也最自然地表現(xiàn)為序列數(shù)據(jù)辅辩。因此，這些應用程序經(jīng)常使用更復雜的RNN版本娃圆。對于更復雜的應用程序玫锋，如自主駕駛中，圖片和雷達信息是一個完全不同的讼呢×寐梗可能會使用一個更為自定義或者更復雜的混合神經(jīng)網(wǎng)絡架構。
在數(shù)據(jù)類型中通常會遇到結構化和非結構化的數(shù)據(jù)悦屏，數(shù)據(jù)類型這這里先不展開节沦，后面的技術都是圍繞著這兩種類型展開的。
Why is DL taking off?
總結下來就6方面础爬，更多的需要自己去了解回歸深度學習的發(fā)展了甫贯。
- 數(shù)據(jù)
- 算法
- 計算力
- idea
- code
- experience
（完）
