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2023/03/19阅读:8主题:全栈蓝
深度学习系列资料总结(一)

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深度学习系列最全资料总结
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😊 初学者学习资料推荐:
1️⃣ 「深度学习知识点全面总结:」 link
2️⃣ 「机器学习知识点全面总结:」 link
3️⃣ 「Pytorch学习笔记总结:」link

一、深度学习概念
1.深度学习定义
深度学习定义:一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归 深度学习分类: 有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等;
无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机,深度自编码器等。
2.深度学习应用
图像处理领域主要应用
图像分类(物体识别):整幅图像的分类或识别 物体检测:检测图像中物体的位置进而识别物体 图像分割:对图像中的特定物体按边缘进行分割 图像回归:预测图像中物体组成部分的坐标
语音识别领域主要应用
语音识别:将语音识别为文字 声纹识别:识别是哪个人的声音 语音合成:根据文字合成特定人的语音
自然语言处理领域主要应用
语言模型:根据之前词预测下一个单词。 情感分析:分析文本体现的情感(正负向、正负中或多态度类型)。 神经机器翻译:基于统计语言模型的多语种互译。 神经自动摘要:根据文本自动生成摘要。 机器阅读理解:通过阅读文本回答问题、完成选择题或完型填空。 自然语言推理:根据一句话(前提)推理出另一句话(结论)。
综合应用
图像描述:根据图像给出图像的描述句子 可视问答:根据图像或视频回答问题 图像生成:根据文本描述生成图像 视频生成:根据故事自动生成视频
二、资料总结
1.机器学习算法
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手写机器学习笔记 github
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机器学习算法公式推导以及numpy实现 github
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人工智能相关术语 link
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周志华《机器学习》手推笔记 github
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机器学习算法 基于西瓜书以及《统计学习方法》 github
2.算法比赛相关
3.算法岗面试相关
作者介绍
