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深度学习（Deep Learning）学习笔记整理系列。

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简介：
深度学习（Deep Learning）学习笔记整理系列，旨在系统地梳理和总结该领域的核心知识点，为学习者提供一个便于理解和掌握的知识体系。本系列笔记涵盖了深度学习的基础理论、常用模型以及实际应用等方面的内容，力求将复杂的概念转化为清晰易懂的表达，帮助读者深入理解深度学习的原理和技术。 此外，该系列还将涉及深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的具体应用案例，以供读者参考和借鉴。

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  • 深度学习学习笔记整理系列
    优质
    本系列文章为个人在深度学习领域的学习与研究过程中所做的笔记汇总和心得分享，旨在帮助其他学习者系统掌握相关知识和技术要点。 深度学习学习笔记整理系列。
     
  • 深度学习学习笔记整理系列PDF
    优质
    本系列PDF为个人深度学习学习过程中的笔记整理与心得总结，涵盖基础概念、算法原理及实践应用等内容，旨在帮助学习者系统掌握深度学习知识。 这篇笔记的原创作者是Zouxy，在他的博客上可以找到完整版的内容。为了方便大家保存与阅读，我将其整理成了PDF文档，并希望读者们能够积极交流。 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1 特征表示的粒度 4.2 初级（浅层）特征表示 4.3 结构性特征表示 4.4 需要多少个特征？ 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习与深度学习的区别 七、Deep learning与Neural Network的关系 八、Deep learning训练过程 8.1 传统神经网络的训练方法为什么不能用于深度神经网络 8.2 deep learning训练流程 九、Deep Learning常用模型或方法 9.1 AutoEncoder自动编码器 9.2 Sparse Coding稀疏编码 9.3 Restricted Boltzmann Machine (RBM)限制波尔兹曼机 9.4 Deep Belief Networks深信度网络 9.5 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 十、总结与展望 十一、参考文献和Deep Learning学习资源（持续更新）
     
  • 深度学习笔记整理
    优质
    《深度学习笔记整理》是一份系统性的学习资料汇总，涵盖了从基础理论到高级应用的知识点，旨在帮助学习者构建完整的深度学习知识框架。 整理得很清楚的深度学习笔记，非常适合入门学习，点赞！
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
    优质
    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • Linux学习笔记【系列整理】
    优质
    本系列文档旨在系统地记录和分享个人在学习Linux过程中的心得与技巧，内容涵盖命令行操作、系统管理及软件开发等各个方面。 我整理了一些关于Linux的学习笔记，并将它们发布到了博客上。这些文档便于保存与查阅，全部免费提供。 这份系列共有12篇文章，类似于手册的形式，适合快速学习参考，易于掌握： - Linux笔记——vim常用操作及扩展补充[手册] - Linux笔记——linux常用命令集合 - Linux笔记——命令：awk - Linux笔记——命令:sed - Linux笔记——命令：grep - Linux笔记——命令：find - Linux笔记——命令:Sort, uniq, join, cut, paste, split - Linux笔记——shell基础：变量&本地变量&位置参数&特定变量参数 - Linux笔记——条件测试test - Linux笔记——控制流 - Linux笔记——shell补充：参数传递&函数等 - Linux笔记——正则表达式入门及应用 - Linux笔记——linux进程 - Linux笔记——SVN命令总结 另外，还有一篇关于rpm和yum包管理的命令总结。
     
  • 深度学习学习笔记.xmind
    优质
    《深度学习学习笔记.xmind》是一份利用思维导图形式整理和记录深度学习知识与思考的学习资料，适合于学生、研究者及从业者参考使用。 本段落将详细介绍神经网络训练流程及其基本元素，包括激活函数（ReLU、Softmax、Sigmoid、Tanh）以及损失函数（交叉熵：sigmoid_cross_entropy_with_logits、softmax_cross_entropy_with_logits、sparse_softmax_cross_entropy_with_logits、weighted_cross_entropy_with_logits）、均方差。此外还将介绍优化器（梯度下降法和动量优化法）。
     
  • 深度学习学习笔记.pdf
    优质
    这份《深度学习学习笔记》涵盖了从基础知识到高级技巧的全面内容，包含神经网络、卷积神经网络及递归神经网络等核心概念和实践应用案例。适合初学者入门以及有经验的研究者参考。 本段落档是针对吴恩达老师深度学习课程（deeplearning.ai）的视频所做的笔记，专为已经具备一定基础（基本编程知识、熟悉Python以及对机器学习有基本了解）并希望进入人工智能领域的计算机专业人士准备。
     
  • 机器学习: 度量学习(Metric Learning) 笔记
    优质
    本笔记详细介绍了度量学习在机器学习中的应用与原理，涵盖其核心概念、常用算法及实际案例分析。 在机器学习领域，K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)常被用于文本分类任务，并被认为是最有效的两种方法。然而，KNN 分类存在一些局限性：首先，它是一种基于距离度量的模式识别技术，在实际应用中仅仅依靠简单的欧式距离进行相似度计算时，往往忽视了不同维度对分类结果的影响以及处理高维数据的问题，因此难以达到理想的分类效果；其次，虽然 KNN 可以在一定程度上缓解由类别分布不均导致的数据偏斜问题带来的误差，但这也使得它非常依赖样本的密度分布情况。当各类别之间的密度差异显著时，KNN 的性能会受到严重影响。
     
  • 吴恩达 Deep AI 深度学习课程笔记
    优质
    这是一份关于吴恩达教授Deep AI深度学习课程的学习笔记，涵盖了神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等核心概念和技术。 本段落档是吴恩达老师深度学习课程（deeplearning.ai）的笔记，旨在帮助计算机专业人士掌握深度学习技术。该课程共包含五门课，涵盖内容包括：深度学习基础、神经网络构建方法、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)以及长短期记忆(LSTM)，这些是深度学习中常用的架构和工具。 整个课程的目的是帮助学生掌握并应用深度学习技术，并开启在人工智能领域的职业生涯。其中不仅包含理论知识的学习，还包括许多实际操作项目以增强学生的实践能力。这些项目涵盖了医疗、自动驾驶系统开发、自然语言处理等前沿领域以及音乐生成等多个方向的应用场景。 吴恩达老师在其公开信中提到正在推进三个全新的AI项目之一的deeplearning.ai，该项目的目标是普及和传播人工智能知识，并在Coursera平台上发布了一系列深度学习课程。通过这些课程的学习，参与者可以掌握并高效运用深度学习技术来创建属于自己的AI事业。 他期望通过这个平台建立一个由AI驱动的社会：使每个人都能负担得起医疗服务、为孩子们提供个性化的教育机会、让所有人都能使用经济实惠的自动驾驶汽车，并且向所有人提供有意义的工作。总之，吴恩达老师希望通过deeplearning.ai项目构建出能够改善每一个人生活的社会环境。 在该课程中，学习者将深入了解深度学习的基础知识和网络结构工具的应用方法；学会如何设计神经网络并运用这些技术解决实际问题。此外还将接触到医疗、自动驾驶系统开发以及自然语言处理等热门领域的应用案例及音乐生成等相关内容的学习。