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《深度问题》课件.pptVIP

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深度问题:探索深度学习的奥秘;课程目标与内容:构建深度学习知识体系;什么是深度学习?模仿人脑的智能算法;深度学习的发展历程:从感知机到Transformer;深度学习与传统机器学习的区别:特征学习的差异;深度学习的应用领域:无处不在的智能;神经网络基础:构建智能的基石;单层感知机:最早的神经网络模型;多层感知机(MLP):解决复杂问题的利器;激活函数:赋予神经网络非线性能力;反向传播算法:训练神经网络的关键;梯度下降优化:寻找最优解的方法;损失函数:衡量模型预测的准确性;过拟合与欠拟合:模型泛化能力的挑战;正则化技术:提升模型泛化能力的策略;批量归一化:加速训练,提升模型性能;卷积神经网络(CNN)概述:图像识别的强大工具;CNN的基本结构:卷积、池化与全连接;卷积层:提取图像局部特征的关键;池化层:降低维度,增强鲁棒性;全连接层:连接特征与输出的桥梁;经典CNN架构:LeNet-5,图像识别的先驱;经典CNN架构:AlexNet,深度学习的复兴之作;经典CNN架构:VGGNet,探索网络深度的极限;经典CNN架构:GoogLeNet,Inception模块的创新;经典CNN架构:ResNet,解决深度网络的训练难题;迁移学习:利用已有知识加速学习;循环神经网络(RNN)概述:处理序列数据的利器;RNN的基本结构:循环连接与时间依赖;长短期记忆网络(LSTM):解决RNN的长期依赖问题;门控循环单元(GRU):LSTM的简化版本;双向RNN:同时考虑过去与未来的信息;序列到序列模型:机器翻译的核心技术;注意力机制:让模型关注重要信息;Transformer架构:并行计算的革命;BERT模型:预训练语言模型的里程碑;GPT模型:生成式语言模型的典范;生成对抗网络(GAN)概述:生成逼真数据的魔法;GAN的基本结构:生成器与判别器的博弈;DCGAN:将CNN引入GAN的成功尝试;条件GAN:生成指定条件下的数据;循环GAN:图像风格转换的艺术;强化学习基础:让机器学会自主决策;深度强化学习:结合深度学习与强化学习;Q学习与深度Q网络(DQN):学习最优动作价值;策略梯度方法:直接优化策略;Actor-Critic方法:结合价值与策略的优势;深度学习框架:TensorFlow,Google的开源利器;深度学习框架:PyTorch,Facebook的动态图框架;数据预处理技术:为模型准备优质粮食;数据增强技术:扩充数据,提升模型鲁棒性;模型评估与验证:衡量模型性能的标准;超参数调优:寻找最优的模型配置;分布式训练:加速模型训练的利器;模型压缩与加速:让模型更轻更快;深度学习的可解释性:揭开模型预测的黑盒;深度学习的伦理问题:负责任地使用AI;深度学习的未来发展趋势:探索无限可能;课程总结:深度学习之旅的终点与起点;问答与讨论:共同探索,共同进步

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