Machine learning 对学习深度学习的初学者有什么建议吗？

谢谢你在我的帖子上写得这么远！ 我在学习工程学，但对编程有热情，希望将计算机科学知识应用到我自己的研究中

我的问题是关于这个社区现有的任何资源，以及你们所有人都愿意就这个广泛领域的起步提供的任何建议

我主要对与深度学习以及算法实现相关的“神经网络”感到困惑

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我对Python和R略知一二。

注意：StackExchange的一个子领域可能更适合这个问题

在任何情况下，对于ML，基本Python/R都可以做得很好。目前，在ML上所做的大部分研究和工作都基于TensorFlow和类似的框架（2018年）。要使用这些框架，您实际上不需要强大的编程背景来在其上设置和训练模型（尽管它确实有帮助）。事实上，数学/统计学对你的帮助更大，特别是如果你想弄清问题的真相（即阅读最新的文章/论文等）

主要是我对“神经网络”与深度学习的关系感到困惑

“深度学习”基本上是利用现代计算能力来训练几年前（如10年前）不可行的复杂模型（如具有许多隐藏层的神经网络）。非正式地说，你的人际网络越复杂，它能学到的东西就越有趣

以及算法的实现

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通常，您将使用现有的框架——您不会自己实现这些算法。当然，尽管自己实现多层感知器始终是一个很好且有趣的学习练习。

从堆栈溢出开始的建议：阅读并学习。请始终记住，这不是一个论坛，所以公开讨论、基于意见的问题和寻求一般性建议绝对是离题的。。。