《神经网络设计》课件
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学习使用TensorFlow 框架构建和训练神经 网络模型。
Keras
探索Keras框架，一种 高层次的神经网络API， 用于快速搭建模型。
PyTorch
了解PyTorch框架的核 心概念和使用方法。
MXNet
介绍MXNet框架，一 种灵活和高效的深度 学习库。
第五部分：神经网络实践
搭建一个简单的神经网络
探索神经网络在个性化推荐和推荐算法
中的应用。
5
游戏AIΒιβλιοθήκη 了解神经网络在游戏AI中的应用，如游戏 智能控制和敌人行为预测。
第三部分：神经网络改进
1 正则化
介绍正则化技术，如L1正 则化和L2正则化，用于提 高神经网络的泛化能力。
2 D ropout
3 Batch
探讨Dropout技术，一种有
N orm alization
《神经网络设计》PPT课 件
神经网络设计是一门关于构建和训练神经网络的重要课程。本课程将帮助您 深入了解神经网络的基础知识、应用领域、改进技术、常用框架和实践经验。
第一部分：神经网络基础
神经网络概述
介绍神经网络的基本概念和工作原理。
神经网络结构
了解不同类型的神经网络结构，如前馈神经网 络和循环神经网络。
神经元类型
探讨不同类型的神经元，如感知器和激活函数。
训练神经网络
学习如何使用反向传播算法训练神经网络。
第二部分：神经网络应用
1
视觉识别
了解神经网络在图像识别和目标检测中
语音识别
2
的应用。
探索神经网络在语音识别和语音合成方
面的应用。
3
自然语言处理
了解神经网络在文本生成和情感分析等
推荐系统
4
自然语言处理任务中的应用。
学习如何使用Python和相关库构建一个简单的神经 网络模型。
训练一个手写数字识别模型
了解如何训练一个神经网络，可以准确地识别手写 数字。
实现一个图像分类器
使用深度强化学习控制小车移动
探索如何使用深度学习技术将图像分为不同的类别。
了解如何使用深度强化学习训练一个智能小车控制 器，使其能够高效地移动。
效防止过拟合的神经网络
了解Batch Normalization技
训练方法。
术，一种提高神经网络训
练稳定性和性能的方法。
4 卷积神经网络
介绍卷积神经网络的原理和应用领域，如图 像处理和计算机视觉。
5 循环神经网络
探索循环神经网络的结构和用途，如自然语 言处理和时间序列预测。
第四部分：神经网络框架
TensorFlow
Keras
探索Keras框架，一种 高层次的神经网络API， 用于快速搭建模型。
PyTorch
了解PyTorch框架的核 心概念和使用方法。
MXNet
介绍MXNet框架，一 种灵活和高效的深度 学习库。
第五部分：神经网络实践
搭建一个简单的神经网络
探索神经网络在个性化推荐和推荐算法
中的应用。
5
游戏AIΒιβλιοθήκη 了解神经网络在游戏AI中的应用，如游戏 智能控制和敌人行为预测。
第三部分：神经网络改进
1 正则化
介绍正则化技术，如L1正 则化和L2正则化，用于提 高神经网络的泛化能力。
2 D ropout
3 Batch
探讨Dropout技术，一种有
N orm alization
《神经网络设计》PPT课 件
神经网络设计是一门关于构建和训练神经网络的重要课程。本课程将帮助您 深入了解神经网络的基础知识、应用领域、改进技术、常用框架和实践经验。
第一部分：神经网络基础
神经网络概述
介绍神经网络的基本概念和工作原理。
神经网络结构
了解不同类型的神经网络结构，如前馈神经网 络和循环神经网络。
神经元类型
探讨不同类型的神经元，如感知器和激活函数。
训练神经网络
学习如何使用反向传播算法训练神经网络。
第二部分：神经网络应用
1
视觉识别
了解神经网络在图像识别和目标检测中
语音识别
2
的应用。
探索神经网络在语音识别和语音合成方
面的应用。
3
自然语言处理
了解神经网络在文本生成和情感分析等
推荐系统
4
自然语言处理任务中的应用。
学习如何使用Python和相关库构建一个简单的神经 网络模型。
训练一个手写数字识别模型
了解如何训练一个神经网络，可以准确地识别手写 数字。
实现一个图像分类器
使用深度强化学习控制小车移动
探索如何使用深度学习技术将图像分为不同的类别。
了解如何使用深度强化学习训练一个智能小车控制 器，使其能够高效地移动。
效防止过拟合的神经网络
了解Batch Normalization技
训练方法。
术，一种提高神经网络训
练稳定性和性能的方法。
4 卷积神经网络
介绍卷积神经网络的原理和应用领域，如图 像处理和计算机视觉。
5 循环神经网络
探索循环神经网络的结构和用途，如自然语 言处理和时间序列预测。
第四部分：神经网络框架
TensorFlow