【神经网络与深度学习】笔记 ——邱锡鹏著

Neural networks and deep learning

  • 第一部分 机器学习基础
    • 一、 绪论
      • 机器学习
      • 表示学习
    • 二、机器学习概述
  • 第二部分 基础模型
        • 1/4 卷积神经网络 - CNN
        • 2/4循环神经网络 - RNN
        • 3/4生成对抗网络 - GANs
        • 4/4深度强化学习 - RL
  • 第三部分 进阶模型

第一部分 机器学习基础

一、 绪论

机器学习

使用机器学习模型包含的步骤:(传统机器学习处理流程)

特征处理
原始数据
数据预处理
特征提取
特征转换
预测
结果

表示学习

为提高机器学习系统的准确性提出,这种算法可以自动地学习出有效的特征,也叫表示学习(Representation Learning)。
语义鸿沟(Semantic Gap) :表示学习的关键是解决语义鸿沟问题。它是指它是指输入数据的底层特征和高层语义信息之间的不一致性和差异性。
好的表示---->数据的高层语义特征
局部表示和分布式表示

这篇文章写得很详细,(才不是因为我看不懂书上写的x
链接: 表示学习之Local Representation和Distributed Representation

二、机器学习概述

第二部分 基础模型

1/4 卷积神经网络 - CNN

2/4循环神经网络 - RNN

3/4生成对抗网络 - GANs

4/4深度强化学习 - RL

ps.贴了四个模型,书上好杂,深度学习四个模型原文链接
12.26先更到这,明早起来再更(目标一周内qaq

第三部分 进阶模型

你可能感兴趣的:(神经网络和深度学习,深度学习,神经网络,人工智能)