《神经网络原理》课件.ppt
神经网络原理:从生物学灵感到人工智能革命;什么是神经网络?基本概念介绍;神经网络的生物学起源;人工神经元的基本结构;神经元如何模拟大脑信息处理;神经网络的基本工作原理;输入层、隐藏层和输出层详解;神经网络的连接权重;激活函数的种类和作用;常见的激活函数:Sigmoid、ReLU、Tanh;前向传播原理;反向传播算法详解;梯度下降的基本原理;学习率对神经网络训练的影响;损失函数的选择和意义;过拟合与欠拟合问题;防止过拟合的策略;正则化技术;批量归一化;dropout方法;神经网络的训练流程;数据预处理的重要性;训练集、验证集和测试集;数据增强技术;神经网络的不同类型;全连接神经网络;卷积神经网络(CNN);循环神经网络(RNN);长短期记忆网络(LSTM);生成对抗网络(GAN);深度学习框架介绍;TensorFlow;PyTorch;Keras;神经网络在计算机视觉中的应用;图像分类;目标检测;图像分割;自然语言处理中的神经网络;机器翻译;文本分类;情感分析;神经网络在强化学习中的应用;游戏AI;机器人控制;资源调度优化;神经网络的硬件加速;GPU计算;TPU技术;神经网络的计算性能优化;模型压缩技术;模型剪枝;知识蒸馏;神经网络的伦理和挑战;AI偏见问题;神经网络的可解释性;未来发展展望;人工智能的伦理考量;神经网络技术前沿;结语:神经网络的无限可能