吴恩达第一门课 神经网络和深度学习 第一周：深度学习引用

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前言

吴恩达第一门课 神经网络和深度学习
第一周：深度学习引用

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一、Welcome

在第一门课程中，你将会学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们。在这门课程的结尾，你将用一个深度神经网络进行辨认猫。
接下来在第二门课中，你将进行深度学习方面的实践，学习严密地构建神经网络，如何真正让它表现良好，因此你将学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方程以及一些高级优化算法，比如Momentum和Adam算法。
在第三门课中，我们将使用两周时间来学习如何结构化你的机器学习工程。事实证明，构建机器学习系统的策略改变了深度学习的错误。
在第四门课程中，我们将会提到卷积神经网络（CNN（s）），它经常被用于图像领域。
最后在第五门课中，你将会学习到序列模型，已经如何将它们应用于自然语言处理，以及其它问题。序列模型包括的模型有循环神经网络（RNN），长短期神经记忆网络（LSTM）。你将在课程五中了解其中的时期是什么含义&#x