神经网络全套讲义

资 源 简 介

神经网络全套讲义

详 情 说 明

神经网络作为深度学习的核心架构，正深刻改变着人工智能的发展方向。这套讲义将系统性地介绍神经网络的完整知识体系。

基础理论部分首先会讲解生物神经元与人工神经元的对应关系，从感知机模型开始引入前馈神经网络的基本概念。重点剖析激活函数的选择策略，包括Sigmoid、ReLU等常见函数的数学特性及应用场景。

模型架构设计章节会详细分解全连接网络、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等经典结构的原理和差异。特别说明各网络层间的参数连接方式，以及如何通过堆叠网络层来实现特征提取的层次性。

训练优化环节将深入讲解反向传播算法的数学推导，包括梯度下降法的各种变体如SGD、Adam等的实现机制。同时会讨论过拟合问题的解决方案，如Dropout、正则化等技术的具体应用。

实践应用部分将介绍TensorFlow、PyTorch等主流框架的使用技巧，以及模型部署的工程化考虑。最后会展望神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域的最新进展。