深度学习专项课程

终于来到Andrew Ng教授深度学习专项课程CNN课程的的最后一节课的笔记博客了，这也是这门课程专栏的最后一篇博文了，本篇主要内容主要是CNN在人脸识别和神经风格迁移中的应用。那我们开始吧！ 人脸识

图像处理算法发展迅速,卷积神经网络扮演越来越重要的角色。本文基于Andrew Ng 教授的深度学习专项课程第四门课程的第三周内容来详细介绍卷积神经网络（CNN）中的主要检测算法，包括对象识别定位、如何

在深度学习快速发展的时代,各种创新型的神经网络架构层出不穷。要想跟着时代的发展，对于这些案例的研究是很有必要的。本篇博客将基于Andrew Ng教授的深度学习专项课程第四门课程的第二周内容来针对卷积神

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN)是一类用于图像处理的深度神经网络。CNN借鉴生物视觉系统的结构，使用卷积运算提取图像的空间特征，再结合全连接层进行分

终于到序列模型课程最后一周的内容了，本篇博客依然是基于Andrew Ng的深度学习专项课程的序列模型来编写的，本篇内容不会很多，主要就是Transformer网络相关的知识点，Transformer网

Sequence to Sequence Model是NLP领域非常核心的模型，这类模型使用编码器-解码器的结构，可以实现输入和输出不相同长度序列之间的变换。本篇博客将全面介绍序列到序列模型的基础概念

词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一个核心概念。它通过将词汇映射到连续的向量空间，为计算机提供了一种直观和强大的方式来理解语言。本篇博客基于Andrew N

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种能够处理序列数据的神经网络,在自然语言处理、语音识别、手写识别等领域发挥着重要作用。相比普通的前馈神经网络,RNN可以捕

机器学习已然成为当今科技发展的重要驱动力之一。如何建立一个系统的机器学习策略,使机器学习项目能够高效推进并取得预期成果,是每一位机器学习从业者都需要思考的问题。每个机器学习项目的核心都涉及到目标设定，

本篇博客的内容主要是超参数调优，批量归一化以及常见的深度学习框架，也是深度学习专项课程第二门课的最后一周课程内容，Let's Go!

本周的内容主要是一些优化算法的知识点，这些优化算法可以帮助我们更好更快速的训练一个深度学习模型，Let's Go!

随着ChatGPT的爆火以及最近各种爆发的大模型竞争，人工智能行业逐渐走入了大众的眼球。作为喜欢折腾各种技术的爱好者，自然也希望能了解一些其中的原理。但想要更好的了解AI领域的知识，我想从深度学习开始

在深度学习的学习过程中，我们会接触到大量的理论知识，如梯度下降，反向传播，损失函数等。然而，真正理解并应用这些理论知识，才能使我们在解决实际问题时如鱼得水，运用自如。