吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (1-1) 深度学习概论--课程笔记
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什么是神经网络
- 神经网络： 参考人体神经传播的神经元，每个神经元有多个树突输入和一个轴突输出，彼此传递信息。
- 层次（Layer）： 神经网络分为输入层(一个)，隐藏层(多个)和输出层(一个)，通常我们说 n 层神经网络指的是隐藏层的个数加上输出层，而不包括输入层。
- 节点(Node)： 每一层都有 n 个节点， 既是上一层的输出，又是下一层的输入。
例如房屋预测的例子：
用神经网络进行监督学习
监督学习： 提前有训练数据和标记了的数据结果，先训练，再验证和预测。
神经网络是监督学习，不同领域应用不同的神经网络算法。
- 房屋价格预测等使用标准神经网络
- 图像识别使用卷积神经网络(CNN)
- 音频识别和语义分析使用循环神经网络(RNN)
为什么深度学习会兴起
传统机器学习在解决小数据量问题时很多都表现良好，但是大数据量下就有些不太理想了，而神经网络和深度学习在大数据量下依然表现突出。
机器学习发展的三个重要因素
- 数据
- 计算力
- 算法