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Python与人工智能编程——基础与实验 课件 实验20、21 深度神经网络的简介及应用、 Hugging face框架.pptx

Python与人工智能编程——基础与实验 课件 实验20、21 深度神经网络的简介及应用、 Hugging face框架.pptx

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    深度神经网络的简介及应用

    实验20

    课程学习目标

    理解深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）的基础知识。

    掌握如何使用PyTorch构建DNN模型解决图像分类问题。

    DNN简介

    DNN是一种由多层感知机（MLP）构成的神经网络，可以学习到数据的复杂模式，广泛应用于图像识别、语音处理等领域。

    简介

    由输入层、隐藏层和输出层组成。每一层的节点通过全连接层相互连接

    DNN基本结构

    接收原始输入数据，如图像像素值、传感器读数等。

    输入层

    位于输入层和输出层之间，主要用于提取和学习数据的特征。通过全连接层将每一层的所有节点与下一层的所有节点相连接，传递信息和权重。

    隐藏层

    输出模

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