一. Introduction
1.ReLu(Recitified Linerar Unite)
线性整流函数
max(0,y)
把一个神经元看做是一个乐高积木,搭建很多乐高积木就是一个较大的神经网络
2.对于神经网络而言,只需要给它足够多的数据即下例中篮筐中的x,y,而不必关心红色框中的东西。
神经网路在这的作用就是通过给定的X,预测Y
二. Supervised learning with Neural Networks
目前监督学习的应用及所用的神经网络类型:
监督学习既可以应用到结构化的数据中,也可以应用在像图片、音频等非结构化数据中,表现形式为像素或单个的词。
三.Why is Deep Learning taking off?
快速发展的两个重要因素:数据量巨大、神经网络的规模变大
整个神经网络构建的循环
四、课程的Outline