《神经网络信息处理》课件.ppt

神经网络信息处理;课程概述;第一章：神经网络基础;生物神经元结构;人工神经元模型;常见激活函数;神经网络的类型;神经网络的层次结构;第二章：神经网络学习;神经网络训练过程;损失函数;优化算法;过拟合与欠拟合;正则化技术;第三章：前馈神经网络;单层感知器;多层感知器（MLP）;BP神经网络;第四章：卷积神经网络（CNN）;卷积操作;卷积核;池化层;经典CNN架构;CNN在图像识别中的应用;第五章：循环神经网络（RNN）;简单RNN;长短时记忆网络（LSTM）;门控循环单元（GRU）;RNN在自然语言处理中的应用;第六章：深度学习框架;TensorFlow基础;PyTorch基础;Keras基础;第七章：神经网络优化技术;批量归一化;残差网络（ResNet）;注意力机制;第八章：生成对抗网络（GAN）;GAN的训练过程;GAN的变体;GAN在图像生成中的应用;第九章：强化学习;深度Q网络（DQN）;策略梯度方法;强化学习在游戏中的应用;第十章：神经网络在计算机视觉中的应用;图像分类;目标检测;语义分割;第十一章：神经网络在自然语言处理中的应用;词嵌入技术;序列到序列模型;BERT模型;GPT模型;第十二章：神经网络在推荐系统中的应用;基于神经网络的协同过滤;深度推荐模型;序列推荐;课程总结;参考文献与延伸阅读