书:pan.baidu.com/s/151xVguoGwyBrGk5X9ygFKg?pwd=3l6c
- 神经网络基础：
- 神经元与神经网络结构：介绍神经元作为神经网络的基本单元，以及神经网络如何通过相互连接的神经元来处理信息。
- 前馈神经网络与递归神经网络：阐述前馈神经网络（FNN）和递归神经网络（RNN）的基本结构和工作原理，以及它们在处理不同类型数据时的应用。
- 激活函数：
- Sigmoid、Tanh与ReLU：介绍这些常见的激活函数及其在数学表达式、图像表示和梯度特性方面的差异，以及它们如何影响神经网络的训练效果。
- 损失函数与优化算法：
- 均方误差（MSE）与交叉熵损失：解释这些损失函数的定义、计算方法和应用场景，以及它们如何衡量模型的预测结果与真实结果之间的差距。
- 梯度下降与反向传播：详细阐述梯度下降算法的原理、步骤和变体（如随机梯度下降、小批量梯度下降等），以及反向传播算法如何计算损失函数对权重和偏置的梯度，从而更新神经网络的参数。
- 深度学习框架：
- TensorFlow、PyTorch等框架的使用：介绍这些深度学习框架的基本功能、安装方法、模型定义、数据加载和训练过程，以及它们在构建和训练深度学习模型中的优势。
- 卷积神经网络（CNN）：
- CNN在图像处理和计算机视觉中的应用：阐述CNN如何通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像特征，并实现图像分类、目标检测等任务。
- 循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）：
- RNN在处理序列数据中的优势与挑战：介绍RNN在处理时间序列数据、自然语言等序列数据时的应用，以及它们面临的梯度消失和梯度爆炸等挑战。
- LSTM的改进与优势：解释LSTM如何通过引入输入门、遗忘门和输出门等结构来克服RNN的局限性，并提高在处理长序列数据时的性能。
- 生成对抗网络（GAN）：
- GAN的基本原理与框架：介绍GAN由生成器和鉴别器组成的竞争机制，以及它们如何通过相互对抗来生成高质量、逼真的图像、视频和音频数据。
- 自动编码器（Autoencoder）：
- Autoencoder的结构与应用：阐述Autoencoder如何通过编码器和解码器的结构来实现数据的降维、特征提取和生成等任务，以及它们在图像压缩、去噪和异常检测等方面的应用。
- 强化学习：
- 强化学习的基本原理与框架：介绍强化学习通过奖励机制来训练智能体在环境中做出最优决策的过程，以及它在游戏AI、机器人控制等领域的应用。
- 深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用：
- 词嵌入与预训练语言模型：阐述词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe等）如何将单词表示为向量形式，以及预训练语言模型（如BERT、GPT等）如何通过学习大量文本数据来提高NLP任务的性能。
- NLP中的序列标注、文本分类与生成任务：介绍这些任务的基本概念和原理，以及深度学习模型（如LSTM、Transformer等）在解决这些任务中的优势。
- 深度学习在计算机视觉中的其他应用：
- 目标检测与语义分割：阐述目标检测任务（如Faster R-CNN等模型）如何同时实现目标的定位和分类，以及语义分割任务（如FCN、U-Net等模型）如何对图像中的每个像素进行分类。
- 图像生成与超分辨率重构：介绍深度学习模型（如GAN、SRGAN等）在图像生成和超分辨率重构等方面的应用。
- 深度学习在生物信息学与医学检测中的应用：
- 基因组分析与蛋白质结构预测：阐述深度学习模型在生物信息学领域中的应用，如通过学习大量基因组数据来预测基因的功能和结构，以及预测蛋白质的三维结构等。
- 医学图像检测与疾病诊断：介绍深度学习在医学检测中的应用，如通过图像分类、目标检测等技术来辅助医生进行疾病诊断。
- 深度学习模型的评估与调优：
- 模型评估指标与方法：介绍常见的模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）和评估方法（如交叉验证等），以及它们如何用于衡量模型的性能。
- 模型调优策略与技巧：阐述在训练深度学习模型时可能遇到的挑战（如过拟合、欠拟合等），以及通过调整超参数、使用正则化技术、数据增强等方法来优化模型性能的策略和技巧。
- 深度学习技术的未来展望：
- 深度学习的发展趋势与挑战：介绍深度学习技术在未来可能的发展方向（如更高效的模型架构、更强大的计算能力等）以及面临的挑战（如数据隐私与安全、模型可解释性等）。
这些关键技术共同构成了神经网络与深度学习的核心体系，为人工智能领域的发展提供了强大的技术支持。