python中sinxcosy_编培笔记 | Python：第四班车

原标题：编培笔记 | Python：第四班车

part.1前情提要

python

没错！这是本学期编程培训学校python课程的最后一次课堂推送了，大家要好好珍惜呀！python小组于4月11日晚最后一次开课，本次课程主要讲述了深度学习入门理论知识，希望对大家的学习能够有所帮助！

part.2课堂笔记

01 深度学习入门介绍

深度学习是属于机器学习中的一个研究领域，是一种监督学习的方法。

深度学习的大牛：

Geoff Hinton“神经网络之父”

贾杨清

吴恩达

深度学习理论参考资料：

周志华《机器学习》西瓜书

李航《统计学习方法》

B站

深度学习框架推荐：

keras(新手入门)

深度学习的应用：

计算机视觉——图像分类、风格迁移、

语义分割、目标检测

自然语言处理

02 深度学习中函数介绍

1、激活函数：

概念：

把线性模型变成非线性模型(如y=x^2等)

分类：

Sigmoid函数

Tanh函数

Rule函数(使用最多)

2、损失函数：

概念：

衡量网络预测值和数据真值之间的差异

作用：

损失函数是用来衡量网络学习的好坏。

分类：

均方差损失函数

交叉熵损失函数(用在分类问题上最多的损失函数)

03 深度学习网络介绍

神经元模型：

神经元最重要的参数就是权值w，它决定了神经元如何处理输入值

偏置项B，b决定了神经元被激活的难易程度。神经网络的学习过程就是不断地调整w和b，使网络能够学习到如何实现既定目标。

全神经网络：

多个输入、多个隐藏层、根据任务需要确定输出的个数。

卷积神经网络：

卷积神经网络是为了去学习权重参数(用反向传播的方法来调整权重)，卷积过程就是将我们需要的信息提取出来，不需要的筛去。

循环神经网络：多用于自然语言的处理

04 深度学习软件库推荐

TensorFlow：

采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。

网址推荐：

http://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-plane&learningRate=0.03&regularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.35547&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false

Part3.课堂资源

课堂录屏百度云

链接：https://pan.baidu.com/s/1gxN1F8KYeG53yvfWqfk1Ow

提取码：pr4o

课堂ppt百度云

链接：https://pan.baidu.com/s/1jQz1q7zzK4A4IXt9WS9lRQ

提取码：jvii

Part4.课程结语

编程培训学校python课程至此结束啦！

希望大家在python课程中都能够有所收获，深入地了解编程的乐趣，取得进步！

最后，望大家坚持练习编程，再接再厉！我们将在来年春时继续陪着大家共同进步！

文字 | 余茉若

排版 | 余茉若

责任编辑：

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