深度学习详细课程

最新推荐文章于 2025-11-17 14:39:43 发布

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最新推荐文章于 2025-11-17 14:39:43 发布 · 1.9k 阅读

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本课程深入探讨深度学习的各个方面，包括基础概念、神经网络架构、卷积网络、循环网络以及在人工智能和机器学习中的应用。通过实例和实践，帮助学习者掌握深度学习的核心技术和实战技巧。

一、深度学习Deep Learning基础和基本思想	1，人工智能概述、计算智能、类脑智能 2，机器学习概述、记忆学习、归纳学习、统计学习 3，深度学习的前生今世、发展趋势 4，人工神经网络、前馈神经网络、BP算法、Hessian矩阵、结构性特征表示
二、深度学习Deep Learning基本框架结构	1，Caffe 2，Tensorflow 3，Torch 4，MXNet
三，深度学习Deep Learning-卷积神经网络	1，CNN卷积神经网络卷积层（一维卷积、二维卷积）、池化层（均值池化、最大池化）全连接层激活函数层 Softmax层 2，CNN卷积神经网络改进 R-CNN （SPPNET） Fast-R-CNN Faster-R-CNN （YOLO、SSD） 3，深度学习的模型训练技巧 4，梯度下降的优化方法详解
四，深度学习Deep Learning-循环神经网络	1， RNN循环神经网络梯度计