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本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍机器学习基本概念简介、深度学习基本概念简介。
本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。
为在稀疏化学空间区域直接学习生成模型提供了基础。 参考资料 Skinnider, M.A., Stacey, R.G., Wishart, D.S. et al.
老师给了我们个任务，用mindSpore完成一个深度学习，求大佬指路，站内有什么方便的教程。要求不能是花卉识别、手写体数字识别、猫狗识别，因为这些按教程已经做过了（然而我还是不会mindSpore）。尽量简单，我们只要是个深度学习就能完成任务。
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
一、深度学习的起源深度学习的发展历程可以追溯到1943年，当时心理学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮茨发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了MP模型，这标志着神经网络的开端。在随后的几十年中，深度学习经历了多次起伏。
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一个变体。他保留了 LSTM 划重点，遗忘不重要信息的特点，在long-term 传播的时候也不会被丢失。
如何获得华为云开发者认证证书 开发者认证总流程如图1和表1所示。购买认证后，仅需完成在线学习和实验练习，并通过理论和实验考试，即可获得开发者认证证书。 图1 开发者认证流程 表1 开发者认证流程说明 步骤 说明 1 购买认证 进入华为云开发者认证页面选择自己需要的开发者认证，在认证详情页面单击
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【轴承故障诊断】基于matlab稀疏分解SSDP
提供了神经网络的稀疏表达能力。
深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户，推出的AI开发平台，提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力，帮助用户快速训练和部署模型，管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架，例如AI数据集、AI模型与算力等。
Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到：
我们在深度学习的操作层面如何来实现呢？实际上，压缩感知算法就是如何用稀疏特征频率来重构数据的方法。陶哲轩，Donoho, Candes三人提出的这个划时代的算法，其中的重要一步就是将现有的特征频率来引入特征噪声，然后递归解析出重要的其他特征频率，而把不重要的特征频率全部过滤掉。
这些特征将作为稀疏自编码器的输入。 4. 构建稀疏自编码器 接下来，我们需要构建稀疏自编码器，它将使用卷积特征作为输入。稀疏自编码器一般由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层是稀疏层。隐藏层中的神经元将被训练成具有较少的激活。
Schmidthuber(2014) 描述了强化学习 (RL) 中深度学习的进展，以及深度前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 在 RL 中的应用。
什么？还有L0.5正则！
1.4 优化深度学习的方法目前，深度学习在多种目标分类和识别任务中取得优于传统算法的结果，并产生大量优秀的模型，使用迁移学习方法将优秀的模型应用在其他任务中，可以达到在减少深度学习训练时间的前提下，提升分类任务性能，同时降低对训练集规模的依赖，关于迁移学习及其实例分析将在第6章进行详细介绍
第2章TensorFlow深度学习框架构建方法与图像分类的实现Google公司不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习领域也有很好的实践和积累，其内部使用的深度学习框架TensorFlow使深度学习爱好者的学习门槛越来越低。
PCA这种将数据变换为元素之间彼此不相关表示的能力是PCA的一个重要性质。它是消除数据中未知变动因素的简单表示实例。在PCA中，这个消除是通过寻找输入空间的一个旋转（由 W 确定），使得方差的主坐标和 z 相关的新表示空间的基对齐。虽然相关性是数据元素间依赖关系的一个重要范畴，但我们对于能够消除特征依赖更复杂形式的表示学习也很有兴趣
另一种解释是，Hinton 坚信深度学习的成功。2012 年，深度学习再度重现，然而在这之前的十年里，深度学习给人的印象一直是为达目的不择手段。到 2015 年，Hinton 反对符号的态度已经非常明朗了。
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