??深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能。

??深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。

??深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、自然語言處理、多媒體學(xué)習(xí)、語音、推薦和個性化技術(shù)以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。

??在學(xué)習(xí)完吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)系列課程后，我接著繼續(xù)學(xué)習(xí)了吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)系列課程。吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)系列課程共有五門，分別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)（Neural Network and Deep Learning）、改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：超參數(shù)調(diào)試、正則化以及優(yōu)化（Improving Deep Neural Networks：Hyperparameter tuning,Regularization and Optimization）、結(jié)構(gòu)化機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目（Structuring Machine Learning Projects）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）、序列模型（Sequence Models）。每一門課的每一部分內(nèi)容都有對應(yīng)的編程練習(xí)，可以對所學(xué)內(nèi)容進(jìn)行鞏固和掌握。

??下面是學(xué)習(xí)過程中用到的一些資料：

• b站上吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)課程第一門課——《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》課程視頻
• b站上吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)課程第二門課——《改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：超參數(shù)調(diào)試、正則化以及優(yōu)化》課程視頻
• b站上吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)課程第三門課——《結(jié)構(gòu)化機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目》課程視頻
• b站上吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)課程第四門課——《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》課程視頻
• b站上吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)課程第五門課——《序列模型》課程視頻
• 深度學(xué)習(xí)筆記目錄

??下面是本人在學(xué)習(xí)吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)過程中用到的所有資料的壓縮包，包括五門課程對應(yīng)所有編程練習(xí)的說明和實(shí)現(xiàn)代碼。

• 深度學(xué)習(xí)所用資料下載

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的学习深度学习过程中的一些经验与方法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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