书:pan.baidu.com/s/151xVguoGwyBrGk5X9ygFKg?pwd=3l6c
- 神经网络基础：涉及神经元和层的概念，包括输入和输出神经元、隐藏神经元、偏置神经元等，以及激活函数如线性激活函数、阶跃激活函数、S型激活函数和双曲正切激活函数等。
- 自组织映射（SOM）：这是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据可视化、模式识别和聚类等任务。
- Hopfield网络和玻尔兹曼机：Hopfield网络是一种递归神经网络，能够存储和回忆模式；玻尔兹曼机则是一种随机神经网络，可用于解决优化问题和旅行商问题等。
- 前馈神经网络（FFNN）：数据通过输入层、隐藏层到输出层进行前向传播，通常用于分类和回归问题。
- 训练与评估：包括评估分类和回归的方法，以及模拟退火训练等优化算法。
- 反向传播训练：通过计算梯度来更新权重，以最小化损失函数，是深度学习中最常用的训练算法之一。
- 其他传播训练：如弹性传播（RPROP）、Levenberg-Marquardt算法等，这些算法提供了不同的权重更新策略，以改善训练效果。
- NEAT、CPPN和HyperNEAT：这些是基于遗传算法的神经网络进化方法，能够自动设计神经网络的结构和权重。
- 深度学习组件：包括深度信念神经网络（DBNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）等，这些组件构成了深度学习模型的基础。
- 卷积神经网络（CNN）：专门用于处理图像和视频数据的神经网络结构，其核心组件包括卷积层和池化层。
- 神经元Dropout：一种正则化技术，通过在训练过程中随机丢弃神经元来防止过拟合。
- GPU训练：利用图形处理单元（GPU）进行并行计算，加速深度学习模型的训练过程。
- 深度学习工具：如H2O、Theano、Lasagne、NoLearn和ConvNetJS等，这些工具提供了深度学习模型的构建、训练和评估的框架。
- 剪枝和模型选择：剪枝技术用于减少神经网络中的连接和神经元数量，以降低模型的复杂度和提高泛化能力；模型选择则涉及选择最佳的神经网络结构和参数。
- 正则化：包括L1正则化和L2正则化等，用于防止神经网络过拟合。
- 梯度下降法：深度学习中最基本的优化算法之一，通过计算损失函数的梯度来更新权重。
- 激活函数：如sigmoid、tanh和ReLU等，用于处理隐藏层节点的计算结果并生成输出层的输出。
- 池化层：卷积神经网络中的重要组件，用于减少输入数据的维度并保留重要的特征信息。
- 递归神经网络（RNN）：能够处理序列数据的神经网络结构，通过隐藏状态将当前输入与之前的输入信息结合。
- LSTM：一种特殊的递归神经网络结构，通过使用门机制来控制信息的流动，从而解决了传统RNN中的长期依赖问题。
这些关键技术共同构成了深度学习和神经网络领域的核心内容，推动了人工智能技术的不断发展和进步。