第一章:深度学习教程

深度学习是机器学习的一个分支，完全基于人工神经网络，因为神经网络要模仿人脑，所以深度学习也是对人脑的一种模仿。

本深度学习教程是您学习有关深度学习的一切的一站式指南。它涵盖了基本和高级概念，为初学者和专业人士提供了对该技术的全面理解。无论您是深度学习新手还是有一定经验，本教程都将帮助您轻松了解深度学习的不同技术。

深度学习 

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一部分，它使用人工神经网络从大量数据中学习，而无需显式编程。这些网络受到人脑的启发，可用于识别图像、理解语音和处理语言等。深度学习网络有不同类型，例如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。深度学习需要大量的标记数据和强大的计算机才能很好地工作，但它可以在许多应用中取得非常好的结果。

表中的内容

• 基础神经网络

• 人工神经网络

• 卷积神经网络

• 循环神经网络

• 生成学习

• 强化学习

• 基础神经网络

  • Pytorch 中的激活函数

  • TensorFlow 中的激活函数

  • 生物神经元与人工神经元

  • 单层感知器 

  • 多层感知器

  • 前向和后向传播

  • 前馈神经网络

  • 神经网络层

  • 激活函数简介

  • 激活函数的类型

  • 深入理解激活函数

• 人工神经网络

  • 使用 PyTorch 进行线性回归

  • 使用 Tensorflow 的线性回归

  • 使用 TensorFlow 对手写数字进行分类

  • 使用 PyTorch 对手写数字进行分类

  • 神经网络中的成本函数

  • 梯度下降如何工作

  • 梯度消失或爆炸问题

  • 选择最佳的 epoch 数

  • 深度学习中的批量归一化

  • 顺序 API 和函数式 API 之间的区别

  • 分类

  • 回归

  • 微调和超参数

• 卷积神经网络

  • 数字图像处理基础知识

  • 图像处理

  • 池化层

  • 卷积神经网络或卷积神经网络

  • 用于图像分类的 CNN

  • 不同的CNN架构

  • 用于图像分类的预训练模型

  • 物体检测和图像分割之间的区别

  • YOLO v2 – 物体检测

• 循环神经网络

  • 使用门控循环单元网络生成文本

  • 长短期记忆简介

  • 长短期记忆架构

  • LSTM——反向传播随时间的推导

  • 使用 LSTM 生成文本

  • 循环神经网络架构

  • 使用 RNN 进行情感分析

  • 使用 RNN 进行时间序列预测

  • RNN 中的短期记忆问题

  • 双向 RNN 架构

  • 什么是时间序列数据？

  • 自然语言处理

  • 分词、词干提取和词形还原

  • 词嵌入

  • 循环神经网络

  • 长短期记忆 (LSTM) 

  • 门控循环单元

• 生成学习

  • 生成对抗网络 (GAN) 基础知识

  • 生成对抗网络（GAN）

  • 生成对抗网络的用例

  • 使用 Keras 构建生成对抗网络

  • 循环生成对抗网络（CycleGAN）

  • StyleGAN – 风格生成对抗网络

  • 线性自动编码器

  • 堆叠式自动编码器

  • 卷积自动编码器

  • 循环自动编码器

  • 去噪自动编码器

  • 稀疏自动编码器

  • 自动编码器

  • 自动编码器的工作原理

  • 自动编码器的类型

  • 变分自动编码器

  • 压缩自动编码器 (CAE)

  • 使用 TensorFlow 2.0 的自动编码器

  • 在 PyTorch 中实现自动编码器

  • 生成对抗网络

• 强化学习

  • 深度 Q 学习

  • 使用 TensorFlow 实施深度 Q 学习

  • 使用深度 Q 学习的人工智能驱动的贪吃蛇游戏

  • Q-learning 实施

  • 强化学习介绍

  • 优化强化学习中的奖励

  • 汤普森抽样强化学习

  • 强化学习框架 

  • 马尔可夫决策过程

  • 贝尔曼方程

  • 元学习

  • 基于策略的强化学习

  • 神经网络强化学习

  • Q-学习

  • 深度 Q 学习

深度学习的应用

• 虚拟助理、聊天机器人和机器人

• 自动驾驶汽车

• 自然语言处理

• 自动生成图像标题

• 自动机器翻译

深度学习常见问题解答

Q1. 深度学习使用哪种语言？

深度学习可以使用各种编程语言来实现，但最常用的语言是 Python、C++、Java 和 MATLAB。

Q2。什么是深度学习的第一层？

输入层是任何深度学习模型中的第一层。

Q3。我如何开始学习深度学习？

您可以按照给定的步骤轻松开始深度学习：

1. 首先，学习机器学习基础知识。

2. 开始学习Python。

3. 选择深度学习框架。

4. 学习神经网络基础知识。

5. 使用玩具数据集进行练习。

6. 最后，从事现实世界的项目。
    

Q4。CNN是深度学习吗？

是的，卷积神经网络 (CNN) 是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。

Q5. 人工智能和深度学习有什么区别？

深度学习是人工智能和机器学习的一种，它模仿人类获取某些类型知识的方式。

Q6. 机器学习的四大支柱是什么？

深度学习的四大支柱是人工神经网络、反向传播、激活函数和梯度下降。