《深度问题》课件.pptVIP

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