"深度学习与正则化技术：机器学习与数据科学的基本结构与新进展"

Lecture2018_04_深度学习1；–引言– 深度学习的基本结构– 网络训练的新技术• 正则化(Regularization), e.g. drop XYZ• …机器学习与数据科学- Machin;机器学习与数据科学Machine Learning and Data Science主讲: 李春光www.pris.net.cn/teacher/lichunguang模式识别与智能系统实验室信息与通信工程学院 网络搜索教研中心北京邮电大学机器学习与数据科学- Machine Learning 本节课的主题是深度学习，这是一个涉及机器学习和数据科学的领域。本课程由北京邮电大学信息与通信工程学院的李春光教授主讲，他是模式识别与智能系统实验室的成员之一，也是网络搜索教研中心的一员。 在本次课程中，我们将深入了解深度学习的基本结构以及网络训练的新技术。其中一个重要的新技术是正则化，它可以帮助我们更好地训练深度学习网络。一个例子就是drop XYZ技术，它可以帮助我们在训练过程中减少过拟合的风险。 深度学习是机器学习和数据科学的重要组成部分。机器学习是一种人工智能的技术，它能够让计算机从数据中学习并做出预测。数据科学是一门涉及收集、整理、分析和解释数据的学科，它能够帮助我们更好地理解和利用数据。而深度学习则是通过模拟人类大脑的神经元网络来实现对数据的学习和预测。 在今天的课程中，我们将学习如何运用深度学习的基本结构来进行数据分析和预测。这将涉及到对大量数据的处理和分析，因此我们需要掌握一些机器学习和数据科学的基本知识。在未来的课程中，我们还将学习更多关于深度学习的进阶技术，以及如何应用它们来解决现实世界的问题。 总的来说，机器学习与数据科学是一门非常重要的学科，它将在未来发挥越来越大的作用。而深度学习则是其中最为前沿和重要的技术之一，它将会给我们的工作和生活带来很多便利和改变。希望通过今天的课程，大家能够对这个领域有更深入的了解，也能够为将来的学习和研究打下良好的基础。