吴恩达（Andrew Ng）深度学习工程师系列课程笔记
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2018-01-16
10:24:02
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深度学习概述（一）
1.What is a neural network?
简单来说，深度学习（Deep Learning）就是更复杂的神经网络（Neural Network）。那么，什么是
神经网络呢？下面我们将通过一个简单的例子来引入神经网络模型的概念。
假如我们要建立房价的预测模型，一共有六个房子。我们已知输入 x 即每个房子的面积（多少尺或
者多少平方米），还知道其对应的输出 y 即每个房子的价格。根据这些输入输出，我们要建立一个函数
模型，来预测房价：y=f(x)。首先，我们将已知的六间房子的价格和面积的关系绘制在二维平面上，如
下图所示：
一般地，我们会一条直线来拟合图中这些离散点，即建立房价与面积的线性模型。但是从实际考
虑，我们知道价格永远不会是负数。所以，我们对该直线做一点点修正，让它变成折线的形状，当面积
小于某个值时，价格始终为零。如下图蓝色折线所示，就是我们建立的房价预测模型。
其实这个简单的模型（蓝色折线）就可以看成是一个神经网络，而且几乎是一个最简单的神经网
络。我们把该房价预测用一个最简单的神经网络模型来表示，如下图所示：
该神经网络的输入 x 是房屋面积，输出 y 是房屋价格，中间包含了一个神经元（neuron），即房价
预测函数（蓝色折线）。该神经元的功能就是实现函数 f(x)的功能。
值得一提的是，上图神经元的预测函数（蓝色折线）在神经网络应用中比较常见。我们把这个函数
称为 ReLU 函数，即线性整流函数（Rectified Linear Unit），形如下图所示：
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资源评论
哎呦-_-不错2021-02-22后续的还有没有，不全
