深度学习笔记

回顾

1、有监督学习的一般流程

深度学习笔记

2、机器学习算法的分类

有监督学习:分类问题,确定样本类别;回归问题,确定一个实数值
无监督学习:聚类问题,类别没有事先定义,由算法确定;数据降维问题,将一个向量变换到低维空间中

强化学习:根据当前的状态确定要执行的动作,以达到某一目标,抽象来说,是最大化累积回报。下棋问题就是强化学习的一种,自动驾驶汽车也是。反馈结果具有延迟性。

学习深度学习需要的知识

微积分
线性代数
概率论
最优化方法
主要是梯度下降法
比较难的模型有:GAN/VAE/RBM