title: 动手学习深度学习
date: 2019-09-05 21:17:07
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一、深度学习介绍

1.深度学习在视觉的应用

• 图片分类
• 物体检测和分割
• 样式迁移
• 人脸合成

2.在自然语言处理的应用

• 机器翻译
• 文本生成
• 问答

3.其他应用

• 图片文字生成
• 下棋
• 机器人手臂控制
• 无人驾驶

二、今日主题

• 分类
• 回归
• 检测

三、工具

• Python
• jupyter Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言
• MXNet MXNet 是亚马逊（Amazon）选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库之一

四、数学基础

（一）线性代数

1） 标量

• c=a+b
• c=a.b(乘法)
• c=sina
• |a|
• |a+b|<=|a|+|b|
• |a.b|=|a||b|

2） 向量

• c=a+b
• c=a.b
• aTb

3)矩阵

• C=A+B

（二）高等数学

1. 微积分-》求导
2. 向量的倒数

（三）线性模型

知道如下几个概念

五、一些概念

1.梯度下降（计算极小值的一种方法，当梯度为0时，取得最小值）

2.学习率的取舍

3.回归到多类分类

六、多层感知机

1. 单层网络
   
2. 单层隐藏
   
   
   
3. 多层分类
4. 多层隐藏