深度学习 - *，*的百科全书
- https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0
- 深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
- 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
- 表征学习的目标是寻求更好的表示方法并创建更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法。表示方法来自神经科学，并松散地创建在类似神经系统中的信息处理和对通信模式的理解上，如神经编码，试图定义拉动神经元的反应之间的关系以及大脑中的神经元的电活动之间的关系。
- 至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
- 另外，“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。
学习笔记之TensorFlow - 浩然119 - 博客园
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MIT深度学习教程：一文看懂CNN、RNN等7种范例（TensorFlow教程）- 机器学习算法与自然语言处理
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入门 | 献给新手的深度学习综述 - 机器学习算法与自然语言处理
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卷积有多少种？一文读懂深度学习中的各种卷积 - 机器学习算法与自然语言处理
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入门最佳！MIT发布最新深度学习导论课，视频和代码都开源了 - Python二三事与机器学习算法
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- https://medium.com/tensorflow/mit-introduction-to-deep-learning-4a6f8dde1f0c?linkId=64189766
- 课程视频：
- https://youtu.be/5v1JnYv_yWs?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI
- lab代码：
- https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs/
7个实用的深度学习技巧 - 机器学习算法与Python学习
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- https://towardsdatascience.com/7-practical-deep-learning-tips-97a9f514100e
秒懂各种深度CNN操作 - 机器学习算法与Python学习
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简单理解神经网络几个基础问题
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训练神经网络时要知道的几个要点
卷积神经网络简介
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