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本文详细介绍了深度学习的基础知识，包括前馈神经网络（FNN）、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、自动编码器和强化学习（RL）的关键概念、工作原理、训练过程和应用。此外，还探讨了RBF网络，并对比了深度学习框架TensorFlow、PyTorch和Keras的主要特点和适用场景。
目录
1.6 Reinforcement Learning强化学习
策略梯度方法（Policy Gradient Methods）
Keras、TensorFlow和PyTorch之间的主要区别是什么？
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神经网络
1.1 前馈神经网络（FNN）
前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN）是最简单的人工神经网络形式。在这种网络中，信息只在一个方向上流动——从输入节点（层）通过隐藏节点（层）最终到输出节点（层），不会有任何反向流动的信息或循环。这种结构的特点使得前馈神经网络在处理从输入到输出的直接映射问题时非常高效。
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