桐原因
桐原因

邱锡鹏 神经网络与深度学习课程【一】——绪论1和绪论2

绪论

神经网络：一种以(人工)神经元为基本单元的模型

例如：FNN、MN、GN

深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题。

课程安排：首先讲机器学习、再讲神经网络。之后了解概率图模型为无监督学习做铺垫，强化学习也会涉及。

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如何开发一个人工智能系统

举例：芒果机器学习

选取芒果的特征：颜色、大小形状、产地、品牌即输入变量，输出变量为成熟度、多汁或者是否甜蜜

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 深度学习：

机器学习可以解决很简单的线性问题，但是对于语义鸿沟是无法跨越的，一般方法不太行，所以需要是使用表征学习。

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 如何表示语义

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 局部表示：离散表示、符号表示 One-Hot向量

分布式表示：压缩、低维、稠密向量

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 表示学习与深度学习的关系 一般表示学习用于深度学习，深度学习目前的应用范围更广

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 深度学习的模型 端到端的形式

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 数学模型

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