深度学习入门:神经网络基础与应用
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更新于2024-07-17
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"神经网络与深度学习-3小时.pptx"
该资料主要涵盖了神经网络与深度学习的相关主题,由复旦大学的邱锡鹏教授讲解。资料内容包括了机器学习的基础概念、各种类型的神经网络模型以及相关的优化和正则化技术。此外,还涉及到了无监督学习、概率图模型以及深度强化学习等领域。
在机器学习概述部分,介绍了机器学习的目标是构建一个能够将输入映射到输出的函数,以解决诸如语音识别、图像识别、围棋游戏和自然语言处理等问题。通过学习数据中的模式,机器学习算法可以对新数据进行预测或决策。讲解中提到了Alan Turing的人工智能定义,并探讨了人工规则和机器学习在实现人工智能上的区别。
神经网络部分,包括了前馈神经网络(FFNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。FFNN是最基本的网络结构,适用于一般化的分类和回归任务;CNN则在图像处理中表现出色,利用其局部连接和权值共享特性,能有效提取图像特征;RNN则擅长处理序列数据,如自然语言和时间序列数据,通过其内部状态来保留历史信息。
在深度学习领域,资料涵盖了深度信念网络(DBN)和深度生成模型(DGM)。DBN是一种层次化的贝叶斯网络,常用于预训练深度学习模型;DGM则包含了生成对抗网络(GANs)等模型,可以生成逼真的新样本。
正则化和优化是防止过拟合的关键,L1和L2正则化可以限制模型参数的大小,权重衰减和随机梯度下降(SGD)有助于寻找全局最优解,提前停止策略可以在验证集性能开始下降时停止训练,以避免过拟合。
最后,资料提到了模型选择的问题,强调了在训练集和测试集之间找到平衡的重要性,以及如何通过正则化降低模型复杂度以提高泛化能力。通过这些内容,学习者可以获得对神经网络和深度学习的全面理解,并能应用于实际问题的解决。
2021-10-15 上传
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xuyl1028
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