深度学习基础：神经网络架构与算法应用详解

神经网络（Neural Networks, NN）是一门计算机科学领域中的关键理论和实践课程，主要针对监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）的应用。该课程由Elena Marchiori 教授和Kees Jong指导，专注于讲解神经网络的基础概念，包括其工作原理、主要模型架构、训练算法以及实际应用。 课程大纲涵盖的主要内容包括： 1. 基础理论：介绍了神经网络的基本概念，如它们是如何模仿人脑的学习机制，通过例子来展示知识的输入形式和权重如何存储学习到的信息。 2. 流行模型： - 架构：课程会深入探讨各种神经网络结构，如多层感知机（Multilayer Perceptrons, MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等，每个类型的特性和适用场景。 - 学习算法：涵盖了反向传播（Backpropagation）、梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）等核心训练算法，以及优化策略和正则化方法。 - 应用：神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域的实际应用案例分析，展示其强大功能和广泛应用性。 课程组织方面，强调实战练习与理论结合，要求学生完成两个作业：一个涉及理论知识，独立完成；另一个是实践操作，需两人一组进行。编程语言主要是使用MATLAB 5.3。没有指定的教科书，所有的课程材料、日程安排和习题将在[http://www.cs.vu.nl/~elena/nn.html](http://www.cs.vu.nl/~elena/nn.html)网站上获取。注册时，学生需要发送电子邮件至cjong@cs.vu.nl。 神经网络课程对于理解人工智能技术至关重要，它不仅让学生掌握理论框架，还通过实践项目培养他们构建和优化复杂模型的能力，为未来的数据科学和机器学习职业生涯打下坚实基础。