Kaggle学习——Intro to Deep Learning

A Single Neuron
- 什么是深度学习
- 线性单位
- Example - The Linear Unit as a Model
- Example - Multiple Inputs
- Example - Multiple Inputs
Deep Neural Networks
- Layers
- The Activation Function
- Stacking Dense Layers
- Building Sequential Models
Stochastic Gradient Descent
- Introduction
- The Loss Function
- The Optimizer - Stochastic Gradient Descent
- Learning Rate and Batch Size
- Adding the Loss and Optimizer
- Example - Red Wine Quality
Overfitting and Underfitting
- Interpreting the Learning Curves
- Capacity
- Early Stopping
- Adding Early Stopping
Overfitting and Underfitting
- Introduction
- Dropout
- Adding Dropout
- Batch Normalization
- Adding Batch Normalization
Binary Classification
- Introduction
- Binary Classification
- Accuracy and Cross-Entropy
- Making Probabilities with the Sigmoid Function

一个小白的学习记录

官方网站：link
知乎：link，在我不会翻译的时候会参考这个，他翻译的比较通顺，我这个主要作为一个记录学习过程。

A Single Neuron

Learn about linear units, the building blocks of deep learning.

什么是深度学习

深度学习是一种以深度计算为特征的机器学习方法。这种计算深度使深度学习模型能够理清在复杂数据集中发现的各种复杂模式。

神经网络(neural networks)由于其强大的功能和可扩展性，已经成为深度学习的定义模型。神经网络由神经元组成，每个神经元单独执行一个简单的计算。相反，神经网络的力量来自于这些神经元复杂的连接。

线性单位

从神经网络最基本的单个神经元（单位）开始。

x是输入(input)，w是权重(weight)，b是偏差(bias)。
w:神经网络通过修改其权重来“学习”。
b:这种偏差使神经元能够独立于其输入修改输出。
(A neural network “learns” by modifying its weights.)

Example - The Linear Unit as a Model

以“糖”作为“输入”，“卡路里”作为“输出”建立单个神经元，通过线性单位计算得到w=2.5，b=90。

（数据集：link）

Example - Multiple Inputs

如果自变量不止一个，例如在上个数据集中不只有“糖”，还有其他的字段。在一个神经元中，将不同“输入”与他们对应的w值相乘后的结果相加，从而得到“输出”值。

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