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。

你可能感兴趣的:(人工智能深度学习,深度学习,人工智能,自然语言处理,机器学习,数据挖掘,目标检测,计算机视觉)