深度学习（Deep Learning）资料：《神经网络与深度学习》吴岸城著

深度学习基石：神经网络与卷积网络神经网络神经元模型：从生物神经元汲取灵感，构建人工神经元模型。激活函数：赋予神经网络非线性能力，模拟复杂函数关系。网络结构：探讨全连接神经网络，理解层级结构与

吴恩达老师的深度学习课程的第一部分——神经网络与深度学习的课后作业，四周作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面，是搬运别人的资源，自己做了，感觉很不错。

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包含半监督学习英文版，神经网络与深度学习中文翻译版

神经网络深度前馈神经网络；卷积神经网络；循环神经网络；网络优化与正则化；记忆与注意力机制；无监督学习；概率图模型；玻尔兹曼机；深度信念网络；深度生成模型；深度强化学习；学习-2020最新资料

神经网络与深度学习(coursera吴恩达)第四周编程练习，完整实现多层神经网络识别图片中的猫。

本资源是本人在写吴恩达课程作业时的代码，由于吴恩达课程中的有些库中的函数现已被弃用，或是无法使用。本文件中的代码基于吴恩达课程中的代码进行了改进，可以运行

内容为时下最火热的神经网络和深度学习，该教程来源于美国MichaelNielsen的个人网站，他致力于把神经网络与深度学习的高深知识以浅显易懂的方式讲解出来，成为众多大牛推荐的必读网络资源之一。国内有

台湾李宏毅教授的深度学习课件，详细讲解了深度学习常见框架和基本原理

Aspiring data scientists and machine learning experts who have limited or no exposure to deep learni