神经网络和深度学习——深度学习概述

1.主要内容： 1、使用房价预测的例子来建立最简单的由神经元组成的神经网络模型； 2、逐步增强神经网络模型的复杂度，建立标准的神经网络模型结构； 3、从监督式学习入手，介绍了不同的神经网络类型，包括Standard NN、CNN、RNN。 4、数据分为结构化数据和非结构化数据。在处理非结构化数据上，深度学习的处理能力近年来提高的非常快，例如图像处理、语音识别和自动翻译等。 5、深度学习飞速发展的原

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