机器学习与深度学习资料,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习与深度学习资料的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习与深度学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 学习“深度学习”的课程，需要有哪些技术基础？
2. 机器学习、深度学习领域有哪些被广泛提及但你不认同的结论或观点？

学习“深度学习”的课程，需要有哪些技术基础？

学习深度学习的话，最好的有一定的Python编程基础，这样学起来才不会那么吃力，因为深度学习就是在Python里面的人工智能领域进行的深度学习的一个方向，优就业最近联合中科院深度学习方面的专家推出了一门这方面的学习课程，有兴趣的你可以去了解一下。

机器学习以数学理论为基础，要学好机器学习必须做好艰苦奋斗的准备，坚持对数学知识的追求。掌握机器学习至少需要微积分，线性代数，概率论，统计学，高等数学 等五种数学的基本知识：

1.微积分

微积分建立在代数学、三角学和解析几何学的基础上，包括微分学、积分学两大分支，包括连续、极限、多元函数的微积分、高斯定理等内容。微积分在天文学、力学、化学、生物学、工程学、经济学、计算机科学等领域有着越来越广泛的应用，比如：在医疗领域，微积分能计算血管最优支角，将血流最大化；在经济学中，微积分可以通过计算边际成本和边际利润来确定最大收益；微积分可用于寻找方程的近似值；通过微积分解微分方程，计算相关的应用，比如，宇宙飞船利用欧拉方法来求得零重力环境下的近似曲线等。

在机器学习和数据分析领域，微积分是很多算法的理论基础，如：多层感知器神经网络算法。多层感知器是前馈人工神经网络模型的一种，算法分为两个阶段：正向传播信号、反向传播误差。

正向传播信号阶段是数据训练阶段，数据从输入层传入，经各个隐层计算后传至输出层，计算每个单元的实际值，向各层各单元分摊产生的误差；反向传播误差阶段通过网络输出与目标输出的误差对网络进行修改审查，将正向输出的误差再传播回各层进行权重值调整，直到误差最小化或达到规定的计算次数。

2.线性代数

要想快速入门深度学习，可以先把简单的机器学习研究明白，在深度学习领域中重要的是神经网络这部分内容，需要一定的数学基础。还要有一定的编程基础，因为神经网络是一个黑盒，懂得输入会看输出即可。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

课程首个章节，由中科院计算所山世光研究员带领大家走进人工智能和深度学习；然后由中科院计算所刘昕博士介绍深度学习的简史和基础，以及卷积神经网络结构演化；接着由中科院计算所博士生邬书哲给大家介绍深度目标检测。课程的后几章节，由几位讲师介绍深度学习框架TensorFlow，MXNet，以及由中科院计算所博士生潘汀自主开发的Dragon框架（已在GitHub开源）。

机器学习、深度学习领域有哪些被广泛提及但你不认同的结论或观点？

1，生物脑中神经元触角之间的权重值，是对脉冲传输的次数进行记忆。传递次数越多，权重越大。相当于计数器，而非函数调整器。

2，生物脑神经网络，层与层之间的连接，不是生而有之的全连接神经网络。而是由后天信息塑造的异构神经网络。每个神经元对应一个明确的概念。比如，字母神经元构成的单词神经元。单词神经元，构成短语神经元。所以大脑神经网络不是黑箱。

3，生物神经元的触角，既可以输入信息，也可以输出信息。根据用尽废退的原则，经常输入信息的触角，输入能力就强。输出信息的触角，输出能力就强。

4，每个神经元都有冲动阈值，各触角信号的加权，超过阈值就会冲动。此外，细胞外液的离子含量，影响细胞膜电压（阈值）。毛细血管的激素分泌，可以改变预值大小。而控制激素分泌的血管伺服神经网络，产生意识。其中的神经元，对应不同的情绪概念。

到此，以上就是小编对于机器学习与深度学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习与深度学习资料的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.lnbtw.com/post/50059.html