从零基础开始学（从零开始入门深度学习到掌握需要多久）

完全掌握深度学习，估计目前为止谁也不敢下此定论吧，那么深度学习需要学习些什么呢？

今天我们通过几个常见的深度学习结构来进行了解：

1、多层感知机

多层感知机是最基础的人工神经网络，是将被感知数据集划分为两类的分离超平面，并计算出该超平面。至今仍是一种实用的方法。

2、卷积神经网络

卷积神经网络是一种面向高维（例如图像、语音）的深度学习方法是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。

3、残差网络

残差网络的主干部分如下图所示，不仅包含卷积层，还有跨层的连接。

4、残差收缩网络

针对数据受噪声干扰的问题，残差收缩网络[1][2]通过自适应软阈值函数，减轻了噪声的影响。

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