西安科大牟琦:深度学习14.1.1基本思想-卷积神经网络详解
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更新于2024-08-05
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深度学习是现代人工智能领域的一个重要分支,它在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。本资源以西安科技大学牟琦教授的PPT形式,深入讲解了14.1深度学习的基础概念和基本思想。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)作为深度学习的核心组成部分,是这部分内容的核心关注点。
在14章的开始,首先回顾了机器学习的基本概念,强调了通过学习算法从数据中构建模型的过程。例如,通过经典的鸢尾花数据集来展示分类问题,以及房价预测模型,展示了如何运用机器学习解决实际问题。这些实例帮助理解深度学习的应用背景和价值。
接着,重点进入了深度学习的基本思想部分,即14.1.1。深度学习不同于传统机器学习,它利用多层非线性变换来模拟人脑神经元的工作方式,通过大量参数的学习,能够自动提取输入数据中的特征,并进行复杂的模式识别。CNN尤其擅长图像数据的处理,其结构包括卷积层、池化层和全连接层等,能够有效地处理空间数据的局部依赖关系,减少了计算量并提高了模型性能。
卷积层是CNN的灵魂,它通过滤波器(也称卷积核)在输入数据上进行滑动,提取出图像的局部特征。池化层则用于降低数据维度,减少过拟合风险。而全连接层则将前面各层学习到的信息整合,输出最终的预测结果。整个过程体现了端到端的学习,无需手动设计特征,极大地提高了模型的泛化能力。
此外,资源还提及了中国大学MOOC平台上的一系列相关课程,这表明深度学习已经成为大学教育的重要内容,通过在线课程的形式方便学生学习和教师教学。中国大学MOOC平台提供的丰富的学习资源和实践项目,为学习者提供了深入理解和实践深度学习的机会。
总结来说,该资源介绍了深度学习的基本思想,尤其是卷积神经网络,以及其在实际问题中的应用案例。对于想要了解和学习深度学习的人来说,无论是理论理解还是实践经验,都是非常有价值的参考资料。
2021-12-27 上传
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林书尼
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