深度学习学习路线

最新推荐文章于 2025-10-06 00:23:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-06 00:23:23 发布 · 4.2k 阅读 · 19 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #机器学习

博主总结了机器学习的学习路线，目前正处于复习数学阶段，感慨学习之路漫长。涉及机器学习相关内容。

road map

这是我总结机器学习road map，现在还在复习数学，长路漫漫啊

深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习的学习路线
m0_64752471的博客
08-05 2520
在深度学习中，神经网络的训练和推理都涉及到大量的矩阵和向量计算，因此线性代数知识的掌握对于深度学习非常重要。概率论与数理统计是深度学习中的另一个基础，涉及概率分布、期望、方差、协方差、假设检验等概念。本文从基础知识、入门教程、进阶学习、应用实践等方面为大家推荐深度学习的学习路线，希望能够帮助大家更好地入门和进阶深度学习。本文将从基础知识、入门教程、进阶学习、应用实践等方面为大家推荐深度学习的学习路线，希望能够帮助初学者更好地入门深度学习，也能够为进阶学习者提供一些参考。
深度学习路线图
10-18
本资源为深度学习路线图给 初学者的照明灯 。
深度学习简介（Deep Learning）
最新发布
A5522000的博客
10-06 1354
深度学习（Deep Learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构对数据进行特征学习的算法。深度学习中的形容词“深度”是指在网络中使用多层。深度学习核心思想是通过模仿人脑的神经网络来处理和分析复杂的数据，从大量数据中自动提取复杂特征，擅长处理高维数据，如图像、语音和文本。
机器学习——深度学习路线（仅做参考）
生活不止眼前的苟且，还有诗和远方.....
12-27 1620
其实这篇文章，之前叫做深度学习路线，本人呢，其实是个菜鸟，也是玩机器学习没有多久，当时不知道深度学习是怎么怎么的，就是一股脑子的啃，后来发现，没基础啃不动，就拿之前看一本深度学习的书，啃了2/10后发觉真的啃不动了。然后才知道自己基础都没有，啥都没有就去啃那肯定是.....。 碰巧，今天看到别人培训的学习路线，为什么是培训的路线呢？ 其实，培训的路线还是很靠谱的，他会替你考虑你的接受能力，和更...
深度学习之学习路线
STCNXPARM的博客
02-16 5556
文章目录一、机器学习的关联技术二、机器学习的基本概念三、机器学习的应用现状四、机器学习学习资料 一、机器学习的关联技术 1、 二、机器学习的基本概念 1、 三、机器学习的应用现状 1、 四、机器学习学习资料 1、 ...
深度学习：学习路线与规划
hello world
07-05 1万+
深度学习路线记录
深度学习学习路线：从入门到精通
m0_74693860的博客
05-10 2288
以上是一个基本的深度学习学习路线，建议按照上述顺序逐步学习和实践。当然，深度学习是一个快速发展的领域，建议保持学习和更新知识的态度，关注最新的研究进展和实际应用，不断扩展自己的深度学习知识和技能。深度学习是机器学习的一个分支，已经成为人工智能领域最热门的技术之一。想要深入学习深度学习，需要具备一定的数学和编程基础。
深度学习路线总结 (含链接)
2301_79695159的博客
07-25 1680
深度学习资料链接总结
深度学习路线(个人浅见)
weixin_52254390的博客
12-14 1404
快速入门深度学习，有着自己的规划
【深度学习】学习路线图
gecko
06-19 4399
从学校到工作，学习了这么长时间，其实方向是很重要的，明确了方向，其次就是学习计划，要制定学习计划，那么学习路线是必不可少的。为此，我总结了深度学习的路线图，该图是自己要学习的几个考量，仅供参考。 ...
深度学习最佳学习路径
weixin_34185560的博客
01-16 3596
深度学习最近为什么这么火外行所见的是2016年AlphaGo 4比1 战胜李世石，掀起了一波AI热潮，DeepMind背后所用的深度学习一时间火得不得了。其实在内行看来，AlphaGo对阵李世石的结果是毫无悬念的，真正的突破在几年前就发生了。2012年，Gefferey Hinton的学生Alex使用一个特别构造的深度神经网络（后来就叫AlexNet），在图像识别的专业比赛ImageNet中，得到...
深度学习入门及深度学习学习路线
漫漫学习路
08-30 3万+
最近一段老师逼着搞论文，都没啥时间刷题和更新博客了。前段时间无意间看到一些深度学习方面的资料，个人觉得写的实在是太精彩了，必须得推荐给他大家。目前只更新了7篇博客，里面包含了原理（即数学推导）和实践（代码实现），对于入门来讲实在是合适不过的了。 声明：本文是推荐的一系列博客，并非我写的，尊重原创。 在这放上原作者写的前言: 下面给出每一部分的主题和详细链接。 入门深度学习部分 第一部
深度学习路线记录
weixin_33670713的博客
11-01 178
机器学习视频 吴恩达 http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 神经网络深度学习在线教程 共六章 http://neuralnetworksanddeeplearning.com 《神经网络设计》 国外经典教程 第十一章 反向传播 CNN:《Notes On Convolutional Neutral Ne...
机器学习——深度学习(Deep Learning)
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
08-04 48万+
Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，1. 有监督学习和无监督学习给定一组数据(input，target)为Z=(X，Y)。有监督学习：最常见的是r
深度学习 学习路线
04-22
### 深度学习完整学习路线推荐 #### 基础知识准备 为了打好基础，建议先掌握线性代数、概率论与统计学以及微积分的相关概念。这些数学知识是理解深度学习算法的核心[^1]。此外，编程技能也是必不可少的一部分，Python 是目前最常用的编程语言之一，在数据处理和模型构建方面具有广泛的应用。 #### 初步了解机器学习 在进入深度学习之前，熟悉基本的机器学习理论和技术是非常重要的。可以参考快速学习资源中的“机器学习入门好文”，它提供了简洁明了的概念介绍和实际案例分析[^2]。 #### 系统化深入研究 当具备了一定的基础之后，可以通过更加系统的课程进一步提升自己的水平。例如李宏毅老师的《机器学习》系列视频讲座就非常受欢迎，其讲解生动形象易于理解；还有针对零基础学员设计的《零基础入门深度学习》，可以帮助新手逐步建立起完整的知识框架[^2]。 #### 高级主题探索 随着技术的进步和个人兴趣的发展，可能会涉及到更复杂的领域如自然语言处理(NLP) 或 计算机视觉(CV) 。此时除了继续研读经典教材外还需要关注最新的科研动态通过阅读高质量学术论文保持前沿视野。Arxiv 和 IEEE Xplore 这样的平台都是获取最新研究成果的好地方[^3]。 #### 实践操作经验积累 理论联系实际才能真正掌握一门技术。参与真实世界的项目或者竞赛活动不仅能够锻炼解决问题的能力还能结识志同道合的朋友共同进步。GitHub 上有许多开源项目可供贡献代码同时也存在大量优秀的教程资料供自学使用[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # 创建简单的卷积神经网络模型用于图像分类任务演示 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10)) # 输出层节点数量取决于具体应用场景 print(model.summary()) # 打印模型结构概览 ``` 以上是一个基于TensorFlow库实现的小型CNN架构例子，展示了如何定义并初始化一个典型的深度学习模型实例[^1]。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值