深度学习理论与实战应用.docxVIP

深度学习理论与实战应用

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2反向传播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3激活函数的作用和类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.4损失函数及其优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

深度学习架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3长短时记忆网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.4生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.5注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

深度学习模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2超参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3模型评估与监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

深度学习实战应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1图像识别与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2自然语言处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3语音识别与合成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.4推荐系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

深度学习前沿技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1强化学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2迁移学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3联邦学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.4无监督学习与半监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.1成功案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.2失败案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

7.3教训与启示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

未来趋势与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

8.1深度学习在新兴领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

8.2人工智能伦理问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

8.3深度学习技术的发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

结论