李宏毅深度学习教程（1.0.5版）：从基础到实践

"《李宏毅深度学习教程》是一份由李宏毅老师主讲的深度学习课程资料，适用于学习者深入了解深度学习的基本概念和实践方法。该教程的最新版本1.0.5包含了丰富的章节内容，涵盖了机器学习基础、实践方法论、深度学习基础、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等核心主题。 在第一部分，机器学习基础章节中，作者通过案例学习介绍线性模型，包括分段线性曲线的建模、模型变形以及常用的机器学习框架，帮助读者建立起对机器学习基本理论的理解。接着，课程深入讲解了模型偏差、优化问题、过拟合现象以及交叉验证等关键概念，这些都是模型训练过程中的重要因素。 进入深度学习部分，教程详细探讨了局部极小值、鞍点的识别与避免，以及批量梯度下降法、动量法和自适应学习率算法（如AdaGrad、RMSProp和Adam）的原理和应用。此外，学习率调度和优化策略的总结也在这一部分中有所涉及。分类问题，包括分类与回归的区别、softmax分类、损失函数等内容，是后续讨论的重点。 卷积神经网络章节着重介绍了CNN的特点，如感受野、参数共享、下采样和汇聚，以及它们在实际应用中的体现，比如用于下围棋。循环神经网络部分则介绍了RNN的实例、独热编码、RNN架构和不同类型RNN的设计。 这本教程不仅理论扎实，而且注重实践，提供了丰富的实例和实践经验，适合初学者和进阶者系统地学习深度学习技术。学员可以通过GitHub链接获取最新的课程资源，不断更新和提升自己的深度学习技能。"