深度学习理论详析：从神经网络到卷积与Transformer

深度学习理论学习资料是一份详尽的教程，共计41页，涵盖了深度学习的基础理论。这份资料首先深入讲解了深度前馈神经网络，强调了激活函数的重要性，如sigmoid、tanh和ReLU。激活函数通过引入非线性，使网络能够进行分层非线性建模，避免了深度神经网络仅限于线性映射的问题。ReLU因其在x>0时的线性行为和避免梯度消失的优点，成为了首选。然而，ReLU的硬饱和区可能导致部分神经元死亡。 在深度前馈网络的推导过程中，包括了权重w和偏置b的求导，以及对梯度消失和爆炸现象的解释。梯度消失发生在反向传播过程中，梯度随层数递减，而梯度爆炸则因权重过大导致梯度急剧增长。为解决这些问题，人们发展出了各种改进的激活函数和权重初始化策略。 接下来，资料转向了卷积神经网络(CNN)，这是深度学习中的关键组件。它介绍了卷积操作的原理，包括局部感知、权重共享和池化，这有助于减少模型复杂度并提高效率。计算特征图大小的方法通过输入尺寸、卷积核、步长和填充来确定。CNN的结构通常包含卷积层、池化层和全连接层，其特点是局部连接、权值共享、层次特征提取、平移不变性及位置信息保留，以及数据增强的利用。此外，预训练和微调技术也被广泛应用于CNN，以提升模型的性能和适应性。 这份资料进一步探讨了高级CNN和轻量级CNN，以及诸如间隔损失softmax函数、特征白化、正则化、优化算法（如Adam或SGD）、RNN（循环神经网络）和它们的变种如Attention机制、Transformer模型、自编码器(AE)、BERT、VAE（生成对抗网络GAN）等。最后，还提到了元学习和零样本学习这两个前沿领域的基本概念，展示了深度学习的广阔应用范围和不断演进的技术趋势。 这份资料提供了深度学习的系统学习路径，不仅覆盖了基础知识，还涵盖了深度学习中的关键技术和最新进展，适合对深度学习有深入理解和实践需求的学习者。