热心网友
回答时间：2023-08-24 23:42
热心网友
回答时间：2023-08-24 23:42
深度学习是一门综合的研究方向，目前大多数研究生都在研究这个，包括我在内，我研究的是图像识别领域，包括图像分类、目标识别、对象定位、风格迁移等等。
说回来，那到底要如何去学习深度学习，首先深度学习属于机器学习的一个分支，机器学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习和深度学习
要想学习深度学习就必须先学习机器学习，学习机器学习，首先需要储备的知识就是高等数学、线性代数以及统计数学的基础知识，其中统计数学最重要，推荐可以看李沐老师的《统计学习方法》，学习概率分布、大数定律等等。
机器学习，需要学习监督学习，包括线性回归、逻辑回归、梯度下降方法减小代价函数。无监督学习，包括聚类等等，支持向量机、神经网络，这里推荐吴恩达老师的机器学习，通俗易懂，有利于小白学习。
学完上面的内容就可以开始学习深度学习了，学习深度学习，深度学习主要是利用神经网络去解决问题，图像识别用的是卷积神经网络，自然语言处理利用的是循环神经网络。这里推荐看吴恩达老师的深度学习，一定要做课后编程题，使用python需要做。
学习完理论知识，就需要学习一个深度学习的框架：Tensorflow、Pytorch。最近几年pytorch用的人越来越多了。图像识别的话，还需要学习opencv。
本文如未解决您的问题请添加抖音号：51dongshi（抖音搜索懂视），直接咨询即可。
