零基础入门深度学习——强烈推荐！！！

最新推荐文章于 2025-07-10 16:48:15 发布
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#深度学习

这是由一位深度学习专家编写的零基础入门教程，内容全面且深入浅出，适合初学者系统学习深度学习的基础知识和实战技巧。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这是蛮久前自己刚入门深度学习时看过的资料，当时把网址保存下来了，下面是一套零基础入门深度学习的教程，一看就是大神写的，写的非常好！！自己实在没必要重复造轮子了，膜拜一下吧，发这个博客的原因也是因为想分享一下这个网站。

大神博客：零基础入门深度学习

这是一套教程，并不是单单的一篇博客，推荐大家阅读！
在这里插入图片描述

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 34万+
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.........
1. 深度学习——激活函数
qq_32468785的博客
11-10 1292
激活函数是一种用于神经网络和其他机器学习模型中的非线性函数。它被应用于神经网络的每个神经元上，将输入信号进行转换，产生输出信号。激活函数的作用是引入非线性性质，使神经网络能够学习和表示更复杂的函数关系。在神经网络中，每个神经元接收来自上一层神经元的加权输入，然后通过激活函数对这个加权输入进行非线性变换，生成神经元的输出。这个输出被传递到下一层神经元作为输入。激活函数的主要作用有以下几点：引入非线性：激活函数能够将线性变换后的输入转换为非线性输出，使得神经网络具备非线性建模能力。
零基础入门深度学习
07-17
零基础入门深度学习。原链接备份：https://zybuluo.com/hanbingtao/note/433855
深度学习零基础入门零
wind_liang的博客
01-20 920
毕业设计是和深度学习相关，之前零零碎碎的学习了一些相关知识，这里开个系列文章总结一些，以免又看了忘，再看又不方便。 深度学习目前可以说是非常火了，而深度学习是机器学习的一个分支，机器学习也只是人工智能的一个分支。 我是跟着李宏毅教授的上课视频一起学，这是地址 http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html ，我看的是里边的
深度学习入门:【基本概念】
lasiway的博客
07-06 1126
本文介绍了机器学习的基本概念和关键组件。主要内容包括：1. 基本术语：参数、模型、模型族、学习算法的定义；2. 机器学习四大要素：数据、模型、目标函数和优化算法；3. 数据处理：特征向量、张量运算、广播机制和预处理方法；4. 数学基础：线性代数、矩阵计算（梯度、微分、自动微分）和概率抽样；5. 优化过程：梯度下降算法、训练步骤和模型评估方法。文章强调数据质量的重要性（"垃圾进，垃圾出"），并指出深度学习的优势在于处理不同长度的数据。
零基础深度学习入门：由浅入深理解反向传播算法
weixin_33752045的博客
01-30 317
点击上方关注，All in AI中国作者——Anas Al-Masri自从机器学习被引入到递归的非线性函数中（例如人工神经网络）以来，对相关内容的应用得到了充足的发展。在这种情况下，训练正确的神经网络是建立可靠模型最重要的方面。这种训练通常与"反向传播"一词联系在一起，这个术语对大多数新手来说是非常模糊的。这也是本文所存在的意义。（图源：https://www.youtube.com/watch?...
9. 深度学习——GAN
qq_32468785的博客
11-13 381
2014 年，Generative Adversarial Networks（GANs）在深度学习领域掀起了一场革命。这场革命产生了一些重大的技术突破。Ian Goodfellow 等人在 “Generative Adversarial Networks” 中提出了生成对抗网络，这篇paper算是这个领域的开山之作。学术界和工业界都开始接受并欢迎 GAN 的到来。GAN 的崛起不可避免。首先，GAN 最厉害的地方是它的学习性质是无监督的。
这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners
wylee的博客
06-12 960
不仅仅是一份课程，它更是一扇通往未来智能世界的大门，一个帮助你系统掌握机器学习核心技能的“秘密武器”。微软官方出品、GitHub超30000星推荐、项目驱动、内容全面、免费开源——这些亮点共同构成了这份课程无与伦比的价值。无论你是一名学生、在职工程师，还是对AI充满好奇的零基础小白，都将为你提供一条清晰、高效、充满乐趣的学习路径。构建扎实的机器学习知识体系。掌握核心算法的实际应用能力。学会如何解决真实世界中的AI问题。为未来深入学习深度学习、AI工程化打下坚实基础。
7. 深度学习——技术发展
qq_32468785的博客
11-13 678
深度学习真正广为人知是 2016 年阿尔法狗战胜围棋高手李世石九段，隔年战胜彼时的世界围棋第一人柯洁。深度学习其实是由机器学习中的神经网络发展而来，而神经网络早在上世纪 50 年代就开始发展了，历经三起两落。提出神经网络的简单模型为第一个高峰。最开始的神经网络只有单层，并且是线性的，所以表示能力有限，解决不了“异或”问题。神经网络进入第一次低潮。上世纪 80 年代，David Rumelhar 和 Geoffery E.Hinton提出了反向传播（back propagation）算法。
零基础入门深度学习.pdf
02-02
文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络
零基础深度学习
04-11
Deep Learning训练过程、CNN卷积神经网络推导和实现、CNN反向求导及练习、CNN卷积神经网络深度解析、CNN卷积神经网络文字识别系统
零基础如何入门深度学习？
ctrigger的专栏
06-24 562
关于深度学习，网上的资料很多，不过貌似大部分都不太适合初学者。 这里有几个原因：1.深度学习确实需要一定的数学基础。如果不用深入浅出地方法讲，有些读者就会有畏难的情绪，因而容易过早地放弃。2.中国人或美国人写的书籍或文章，普遍比较难一些。我不太清楚为什么，不过确实是这样子的。深度学习，确实需要一定的数学基础，但真的那么难么？这个，还真没有。不信？听我来给你侃侃。看完，你也会觉得没那么难了。 ...
想要成为数据科学家？知道这11种机器学习算法吗？
weixin_34384681的博客
03-29 256
机器学习从业者都有不同的个性，虽然其中一些人会说“我是X方面的专家，X可以训练任何类型的数据”，其中X是某种算法。但是，我们不得不承认的是在现实生活当中，不存在一个X可以训练任何类型的数据。某些算法落实到某些行业中是适合的，但到了那个行业就变得不适合了。 在数据科学界存在一个共识：作为数据科学家，我们必须尽可能多的了解通用的及其学习算法。...
《零基础入门深度学习》
天空的味道
04-12 223
文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM)零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 ...
零基础入门深度学习（上）
最新发布
LIYANG7911的博客
07-10 961
建模领域的技术壁垒面临着颠覆，也是新入行者的机遇。通俗的讲，深度学习的模型可以视为是输入到输出的映射函数，如图像到高级语义（美女）的映射，足够深的神经网络理论上可以拟合任何复杂的函数。此处可见，计算梯度gradient_w的维度是3×133×13，并且其第1行与上面第1个样本计算的梯度gradient_w_by_sample1一致，第2行与上面第2个样本计算的梯度gradient_w_by_sample2一致，第3行与上面第3个样本计算的梯度gradient_w_by_sample3一致。
零基础入门：MATLAB深度学习在遥感影像分类的应用
本教程特别适合于零基础的学生或者对深度学习感兴趣的初学者，以及那些希望使用MATLAB进行遥感影像分析的科研人员和技术人员。 总结来说，这篇教程通过MATLAB提供的深度学习工具箱，详细指导初学者如何实现基于U-...
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