基础模型的深度学习与迁移学习

基础模型的深度学习与迁移学习

关键词

• 深度学习
• 迁移学习
• 神经网络
• 模型调优
• 应用实践

摘要

本文将深入探讨深度学习和迁移学习的基础模型。首先，我们将介绍深度学习的定义、起源和发展，以及神经网络的基本原理。接着，我们将详细讨论感知机模型、线性模型、支持向量机（SVM）、决策树和集成学习方法等基础模型。随后，我们将介绍深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN）。此外，我们将探讨迁移学习原理、模型调优技术以及实际项目案例。最后，我们将探讨深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统中的应用，并展望未来趋势与挑战。

---

目录

第一部分：深度学习基础

1. 深度学习简介
2. 神经网络基础
3. 深度学习架构