初识深度学习-吴恩达

1. 欢迎

  • 神经网络和深度学习
  • 深度学习实践
    • 正则化
    • 诊断偏差
    • 算法
  • 结构化机器学习工程
  • CNN卷积神经网络
  • RNN循环神经网络模型
  • LSTM
  • NPL自然语言处理

2. 什么是神经网络

房屋价格预测案例

你只需要负责输入数据即可

  • 3 layer structure
  • CNN
  • RNN 循环时间序列
    • recurrent neural network

1.3 用神经网络进行监督学习

神经网络改变了监督学习

  • 结构化数据
  • 非结构化数据

1.4 为什么深度学习会兴起

如何让深度学习的训练更加准确?

  • 数据和规模要足够大

模型训练是要时间的

规模驱动着深度学习的进步

m表示训练的规模

how to develop

  • data
  • computate
  • algorithms

1.5 关于这门课

  • 建立并运用一个神经网络
  • 神经网络编程基础
    • 正向
    • 反向
  • 单隐层神经网络
  • 多层的深层神经网络

初识深度学习-吴恩达_第1张图片

最后

感觉有点难哦,我看看我能坚持到啥样

你可能感兴趣的:(神经网络,深度学习,CNN,grn,吴恩达)