《深度学习原理与应用》课件.pptVIP

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深度学习原理与应用;课程概述;第一章:深度学习概述;深度学习的特点;深度学习的应用领域;第二章:深度学习数学基础;线性代数基础;概率论与统计学基础;微积分基础;优化理论基础;第三章:神经网络基础;人工神经元模型;常用激活函数;前向传播算法;反向传播算法;第四章:深度前馈神经网络;多层感知机(MLP);深度网络架构设计;网络训练技巧;正则化方法;第五章:卷积神经网络(CNN);卷积运算原理;常用池化操作;经典CNN架构;CNN在计算机视觉中的应用;第六章:循环神经网络(RNN);RNN基本结构;长短期记忆网络(LSTM);门控循环单元(GRU);RNN在自然语言处理中的应用;第七章:注意力机制与Transformer;注意力机制原理;Self-Attention;Transformer架构;BERT与GPT模型;第八章:生成对抗网络(GAN);GAN基本原理;生成器与判别器;常见GAN变体;GAN在图像生成中的应用;第九章:深度强化学习;强化学习基础;深度Q网络(DQN);策略梯度方法;Actor-Critic算法;第十章:深度学习实践;常用深度学习框架;模型训练流程;模型调优技巧;模型评估与可视化;模型部署与优化;深度学习伦理问题;第十一章:深度学习前沿技术;图神经网络;元学习;联邦学习;神经架构有哪些信誉好的足球投注网站;课程总结;未来展望;参考文献与推荐阅读

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