0. 机器学习与深度学习
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1.传统系统是给出输入和规则来算输出
2.深度学习是给出输入和输出来推规则
深度学习的输入有：
1.向量 2.图像 3.序列
深度学习的输出有：
1.回归 2.分类 3.结构化输出
深度学习的步骤：
1.定义一个函数（模型）
2.定义一个损失函数
3.根据损失函数来优化模型
MAE : L(w, b) = |yො - y| (均绝对误差)
MSE : L(w, b) = （yො - y ）2 (均方误差）
ps1：第五节图片分类任务中，神经网络就其实代表一个函数，可以输入图片，得到它对于每个类别的概率值
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