深度学习入门推荐和常用函数统计的学习

深度学习入门要学什么入门深度学习最重要的就是需要掌握三大基本网络框架即CNN卷积神经网络RNN循环神经网络和GAN对抗神经网络.1CNN卷积神经网络最流行的深度学习模型当前图像识别领域的研究热点.主要应用于图像分类目标检测人脸识别风格迁移等2RNN循环神经网络应用领域最广泛的深度学习模型只要考虑时间先后顺序问题的都可以使用RNN来解决常见的应用领域有自然语言处理机器翻译语音识别音乐合成聊天机器人推荐算法等3GAN对抗神经网络非监督式学习的一种方法GAN的应用范围较广扩展性也很强主要应用于图像生成数据增强和图像处理等领域.一多元回归研究一个因变量与两个或两个以上自变量的回归亦称为多元线性回归是反映一种现象或事物的数量依多种现象或事物的数量的变动而相应地变动的规律建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法.在研究变量之间的相互影响关系模型时候用到这类方法具体地说其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值从而可以进行预测等相关研