1樓：MrCherry
深度學習是機器學習的分支，而機器學習是乙個多領域交叉學科，其中包含了概率論、統計學、凸優化等等，所以我建議先打好相關數學基礎，然後系統地學習機器學習，最後再進入深度學習，這樣會有乙個比較完善的知識體系。
數學基礎：矩陣理論，概率論，最優化方法（包括線性規劃和凸優化），離散數學，微積分等
機器學習入門基礎：斯坦福的cs231，cs229，周志華的《機器學習》，李航的《統計學習方法》，google的machine learning等等
深度學習入門推薦：goodfellow的《Deep Learning》，MIT的deep learning的課程等
再往後就是細分領域了，比如計算機視覺，NLP等。
希望對題主有幫助。
2樓：gwave
建議以下順序：
基礎：線性回歸，邏輯回歸，感知器，代價函式，梯度下降，MSE，交叉熵入門：ANN/多層感知器，BP，CNN，RNN基本結構高階：
CNN各種變形，LSTM，GRU，注意力模型，DRL，內容很多，入門後自己看情況隨意吧
3樓：星辰大海
1）全連線神經網路
全連線神經網路是深度學習演算法的基礎，是需要搞明白的。
全連線神經網路
2）卷積神經網路
卷積神經網路就是正兒八經的深度學習演算法了，主要包括卷積層、池化層等部分。
卷積神經網路
3）殘差網路
殘差網路的跨層連線是其核心貢獻。
殘差網路
4）殘差收縮網路
如果資料雜訊強，殘差收縮網路[1]
[2]可以在自適應閾值的模式下，對特徵進軟閾值化，盡量消除雜訊的影響。
（面向強噪、高冗餘資料的）殘差收縮網路
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