深度学习基本原理

• 深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是机器学习研究的一个新的领域，目的是建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本。
• 作为一种机器学习方法，深度学习能让我们用给定的输入值训练AI模型预测输出值。
• 这是在 http://playground.tensorflow.org/ 尝试构建的多层神经网络实现分类，如下图所示。

分类、回归基本原理

最常见的监督式学习任务包括回归任务（预测值）和分类任务（预测类）。

2.1 入门

练习题

2.2 自动微分

练习题

2.3 神经网络

练习题

2.4 案例

作业