深度学习入门路线

一、前言

导师让我自学深度学习,以后项目上用得着,发现了这篇文章,特此转载,以供今后的学习。

在这放上原作者写的前言:

下面给出深度学习入门每一部分的主题和详细链接。


二、深度学习入门篇

第一部分:感知机部分

零基础入门深度学习-感知机

第二部分:线性单元和梯度下降

零基础入门深度学习-线性单元和梯度下降

第三部分:神经网络和反向传播算法

零基础入门深度学习-神经网络和反向传播算法

第四部分:卷积神经网络

零基础入门深度学习-卷积神经网络

第五部分:循环神经网络

零基础入门深度学习-循环神经网络

第六部分:长短时记忆网络(LSTM)

零基础入门深度学习-长短时记忆网络(LSTM)

第七部分:递归神经网络

零基础入门深度学习-递归神经网络


相信看完这几篇文章,对深度学习有一个基本的了解,如果有兴趣的推荐网易云课堂上吴恩达关于机器学习和深度学习的相关课程,讲得特别清晰易懂,也推荐一本书《神经网络与深度学习》,相信学习完这些后,应该可以通过深度学习工具去做一些事情了。

### 机器学习与深度学习入门学习路径 #### 了解基础知识 对于希望进入机器学习(ML)和深度学习(DL)领域的人来说,掌握一定的数学基础是非常重要的。线性代数、概率论以及微积分构成了这些技术背后的理论支柱[^1]。 #### 掌握编程技能 Python 是目前最流行的用于数据科学的语言之一,在 ML 和 DL 中的应用尤为广泛。通过 Anaconda 进行 Python 的安装可以简化环境搭建过程,并且该平台预装了许多常用的库如 scikit-learn (sklearn),这对于初学者来说非常方便[^3]。 #### 学习核心概念和技术 当具备了一定的基础之后,应该开始深入理解监督式学习、非监督式学习以及其他类型的模型训练方法。同时也要熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等主流框架来实现神经网络的设计与优化[^2]。 #### 实践项目操作 理论联系实际是提高能力的关键环节。可以从简单的案例入手,比如鸢尾花分类问题或者手写数字识别等经典例子;随着经验积累再尝试更复杂的任务,像图像处理或是自然语言处理等领域内的挑战性课题。 #### 参加社区交流活动 加入线上论坛或线下聚会能够帮助新人更快融入这个充满活力的技术圈子内。与其他爱好者共同探讨遇到的问题并分享解决方案有助于拓宽视野和个人成长。 ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载鸢尾花数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 使用K近邻算法进行预测 knn = KNeighborsClassifier().fit(X_train, y_train) print(f'Accuracy: {knn.score(X_test, y_test)}') ```
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