深度解析：神经网络与深度学习原理与应用

"神经网络与深度学习-1小时.pptx"文档由复旦大学的邱锡鹏教授分享，涵盖了机器学习的基础概念和关键技术。该课程从机器学习的概述开始，解释了机器学习如何通过构建映射函数实现人工智能任务，例如语音识别、图像识别、围棋对弈和机器翻译。 课程首先介绍了机器学习的基本要素，包括独立同分布的数据、学习目标（如参数学习和优化，如梯度下降法）以及避免过拟合的方法，如经验风险最小化和正则化技术，如L1/L2约束和权重衰减。线性模型是机器学习的基石，如逻辑回归和Softmax回归，它们在图像分类和文本分类任务中广泛应用，通过交叉熵作为学习准则并采用梯度下降进行优化。 对于非线性可分问题，课程讨论了如何通过增加非线性特征，如使用深度学习中的神经网络来解决。特别强调了特征工程的重要性，即在实际应用中，选择和处理正确的特征对于模型性能的提升至关重要。预处理步骤如数据清洗和标准化也是必不可少的环节。 课程还涉及了不同类型的神经网络模型，如前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），这些都是深度学习的核心组成部分，用于处理不同类型的数据和序列模式。此外，图网络和记忆与注意力机制被提及，展示了如何模拟人类记忆和理解能力，应用于人工智能的多个方面，如自然语言处理和知识表示。 最后，课程回顾了人工智能的发展历程，特别是从Alan Turing的工作开始，探讨了如何通过规则和机器学习两种方式开发智能系统，以及在决策过程中的规划、数据挖掘等应用。 这是一份详尽且实用的教程，不仅介绍了理论知识，还提供了丰富的实践案例和工具（如https://nndl.github.io/），帮助读者深入理解神经网络和深度学习在现代信息技术中的关键作用。"