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以上是我个人总结的吴恩达深度学习的笔记,里面参考了许多人的资料,希望给大家带来帮助!

我会持续更新的!!!

目前含有的知识有:

  • DL 的整体样貌
  • 数据集的选取和处理
  • 梯度下降
  • 一些优化算法
  • 一些机器学习的简单策略

总之,目前是深度学习的最基础最基础的知识,小到数据集的选取,大到 DL 的实现。不过这些内容从整体上来说是为以后打基础的,感觉还是很重要的。

以后会继续涉及的知识有:

  • CNN
  • 序列模型
  • 对抗神经网络
  • NLP ......

最后感谢:

学习了:

  • markdown 语法(最近疯狂迷恋)
  • LaTeX 排版(特别是数学公式)
  • Jupyter Notebook(简直无敌,超好用)
  • 泡了一周的图书馆总结了三周学的知识,脑袋大
  • 发现,不要把知识堆到一天去完成,真的,第二天我一个知识点都没看进去,而且又返工了,因为当时实在累的没有精力去思考
  • 以上,感谢大家!