吴恩达深度学习第一周课程学习笔记

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1.1 欢迎

不做过多赘述

1.2 什么是神经网络

通过线性回归找到一条函数，预测房价。
但是因为房价不可能为0，所以直线不能完全代表房价，需要一段弯曲的函数

x:房间大小，y:房价
神经网络：实现函数运算，预测结果

这个函数被称为ReLU函数（有一段为0，后面是直线），全称“修正线性单元”，修正是指取不小于0的值。这就是一个简单的神经元，而神经网络是由这些简单的神经元组成的。还有用多输入，预测一个结果，这个计算过程可以成为一个神经网络。

1.3用神经网络进行监督学习

监督学习：输入x，习得函数，映射到输出y
可以被应用到深度学习很多方面：
1.预测房价（标准神经网络）
2.在线广告（标准神经网络）
3.计算机视觉（cnn，图像处理领域）
4.翻译(rnn，音频包含时间序列)
5.语音识别(rnn，语言最自然的表达方式也是序列数据)标准神经网络
6.无人驾驶（混合神经网络）

标准神经网络

卷积神经网络

循环网络

结构化数据：一般是数据的数据库，意味着每个特征都有清晰定义
非结构化数据：指图像音频，文本等

1.4为什么深度学习会兴起

因为之前的模型没办法处理海量数据，
所以深度学习因为为其优秀的处理数据能力使得深度学习逐渐流行起来。

提到了机器学习的sigmoid函数转换到ReLU函数。

1.5关于这门课
不多做赘述
1.6课程资源
不多做赘述

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