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类或预测。由于卷积运算的引入，CNN在图像处理方面表现卓越，被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务中。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一周内容来针对卷积神经网络的基础知识进行简单的介绍。

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网络是一种基于注意力机制的神经网络架构,被广泛应用于自然语言处理领域,尤其是机器翻译任务中。本文将详细介绍Transformer网络的关键概念和工作原理…

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、工作机制，尤其是其中注意力机制的技术更是当前大模型技术的根基之一，最后也会捎带介绍一些序列模型在语音处理的应用。本文也是基于Andrew Ng教授D…

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 Ng教授的Deep Learning 专项课程中序列模型这门课第二周的内容，那我们开始吧！ Word Embeddings 介绍 词嵌入的概念 词嵌入是…

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可以捕捉时间序列数据中的时序信息和长距离依赖关系。本篇博客将详细介绍RNN的工作原理、常见模型如门控循环单元(GRU)、长短期记忆(LSTM)以及如何应用于…

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，模型选择，数据处理和结果评估等多个关键步骤。在这篇博客中，我们将深入讨论这些步骤，特别是关于如何有效地设置机器学习目标，评估模型性能，并进行优化的具体…

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! 超参数调优 在深度学习中,超参数调优是一个非常关键的过程。合适的超参数设置将直接影响深度学习模型的性能。本节将详细探讨深度学习中超参数调优的重要性、主要影响模型性能的超参数以及超参数选择的方法与策略。 超参数调优的重…

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! 1. 优化算法的重要性 优化算法在机器学习和深度学习领域起着关键的作用，特别是在训练深度神经网络时。它们是用于最小化（或最大化）函数的一种策略或者说是方法。在深度学习中，这个函数通常是损失函数，优化的目标是找到使得这个函数值最小的参数…

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。本篇博客根据吴恩达教授的Deep Learning Specialization中的Course2第一周的内容，从深度学习的实践角度出发，深入解读一些至关重要的概念和方法，例如如何划分…

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是不为过的，因为早前已经学习过吴恩达教授的Machine Learning课程，因此本次也是通过他的另一门专项课程，Deep Learning Specialization来学习深度学习。本文主要以第一门课为参考，尝试通俗的带大家入门深度学习。