深度學(xué)習(xí)入門講座-預(yù)覽頁
【正文】 取自 lecun的 ppt 深度學(xué)習(xí)在各個行業(yè)的應(yīng)用 圖片取自 lecun的 ppt 我能學(xué)懂深度學(xué)習(xí)嗎？ PART 5 需要具備的基礎(chǔ)知識 ● 微積分、線性代數(shù)、概率論 ● 基礎(chǔ)的編程知識，最好有 python基礎(chǔ) ● 良好的英文文獻(xiàn)閱讀能力 BP網(wǎng)絡(luò) 卷積 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步驟 1. 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 2. 把數(shù)據(jù)分成多個 batch 3. 定義網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，包括神經(jīng)元的數(shù)量，卷積核的大小，學(xué)習(xí)率，迭代次數(shù)等 4. 定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 5. 初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 6. 定義反向傳播 (主要是梯度下降法，如果用 pytorch, tensorflow 等框架，只需要調(diào)用相關(guān)函數(shù)即可 ) 7. 把訓(xùn)練數(shù)據(jù)按 batch大小依次送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練 8. 保存模型，進(jìn)行測試 如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1. 要懂得基本的原理，包括前向計(jì)算，反向傳播的數(shù)學(xué)原理 2. 要多寫代碼練習(xí) 3. 要多閱讀論文，尤其是引用率比較大的論文 4. 要多和同行進(jìn)行交流 謝謝！ THANK YOU FOR YOUR WATCHING 演講完畢，謝謝觀看！
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