2018年深度学习教学大纲(审核)
深度学习和增强学习概述2018PPT幻灯片
They are our nuclear codes !
2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ20/2/7
2008年美国总统大选 6
DARPA Grand challenge 2005: 搭建一个能在10个小时内，自主航行并穿越175英里沙漠地 区的机器人
获胜者：Stanford的“Stanley”赛车实际所用时间为6小时54分钟。力压卡内基梅隆的两辆 改装悍马
形成目前无人驾驶行业完整产业链的“原点“。随后自动驾驶算法、激光雷达、高精地图、芯片提供解 决方案的初创公司纷纷涌现。
2020/2/7
7
NetflixPrize : 根据用户的行为偏好，预测用户对某部影片的评分
数据集 :
480,189名不同的用户对17,770部电影给出的100,480,507个打分结果（1-5分）
2020/2精/7确计算出了所有行星运动的轨迹
开普勒关于行星运动的三大定律，形式简单，描述准确 但他并不理解其内涵
牛顿第二定律和万有引力定律把行星运动归结成一个纯粹的数 学问题，即一个常微分方程组。牛顿运用的是寻求基本原理的
方法，远比开普勒的方法深刻。知其然，且知其3 所以然。
机器学习是人工智能的一个重要分支，是实现智能化的关键
some class of tasks T and performance measure P, it its performance at
tasks in T as measured by P, improves with experience.
—T. Mitchell (CMU)
经验：在计算机系统中，即为数据（集）
Unimation，在通 器人Wabot-1，诞
应
用电气公司应用
深度学习教学大纲
深度学习教学大纲深度学习教学大纲深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在各个领域展现出了巨大的应用潜力。
为了培养更多的深度学习人才，许多高校和培训机构开始开设相关的课程。
本文将探讨一个完整的深度学习教学大纲，以帮助学习者系统地掌握这一领域的知识和技能。
第一部分：基础知识在深度学习的教学大纲中，首先需要介绍深度学习的基础知识。
这包括神经网络的基本概念和结构，以及常用的深度学习框架和工具。
学习者需要了解神经网络的基本组成部分，如神经元、层和权重，并且能够使用深度学习框架来构建和训练自己的神经网络模型。
第二部分：深度学习算法在深度学习教学大纲的第二部分，需要详细介绍深度学习的核心算法。
这包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
学习者需要理解这些算法的原理和应用场景，并且能够使用相应的算法解决实际问题。
第三部分：深度学习应用深度学习的应用领域非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
在深度学习教学大纲的第三部分，需要介绍深度学习在不同领域的应用案例，并且引导学习者独立完成相关的实践项目。
通过实际应用的学习，学习者可以更好地理解深度学习的实际价值和应用方法。
第四部分：深度学习理论与研究深度学习作为一个不断发展的领域，其中的理论和研究也非常重要。
在深度学习教学大纲的第四部分，需要介绍深度学习的一些重要理论和研究方向，如梯度下降、优化算法和迁移学习等。
学习者需要了解这些理论的原理和应用，并且能够阅读和理解相关的研究论文。
第五部分：深度学习实践与项目在深度学习教学大纲的最后一部分，需要引导学习者进行深度学习的实践和项目。
学习者可以选择一个感兴趣的领域或问题，设计并实现一个深度学习模型来解决。
通过实践项目，学习者可以将前面学到的知识和技能应用到实际情境中，加深对深度学习的理解和掌握。
总结：深度学习教学大纲应该从基础知识开始，逐步深入，涵盖算法、应用、理论和实践等方面。
南京理工大学2018版课程教学大纲-NanjingUniversityof
教学目标分条说明【可不囊括所有的达成度要求点】
1. 使学生掌握高等数学的基本理论、思想、方法和运算技能：（1）函数、极限、连续；（2）一元函数微分学及应用；（3）一元函数积分学及应用，并为学
生进一步获得数学知识奠定必要的数学基础，从而为其今后学习相关后继数学和专业课程做好准备；
2. 培养学生综合运用所学的数学理论知识、思想和方法发现问题、分析问题和解决问题的能力；
能力。
5.4.2 瑕积分（无界函数 （3）通过对帕斯卡、
的反常积分）
卡瓦列里等数学家生
5.5 习题课
平和数学贡献的介
绍，让学生了解微积
分理论的早期发展过
程，了解数学如何应
用与计算机的方面，
阐述中国在超级计算
机领域中领先成就，
让学生了解中国科技
领先世界的成果，增
强学生的民族自豪
感、自信心，坚定社
1.9.1 函数的连续性△：
函数在一点连续和函数在
区间上连续的概念
1.9.2 函数的间断点△：
间断点及其分类
1.9.3 连续函的运算与初
等函数的连续性：连续函
数的和、差、积、商的连
续性；反函数的连续性；
复合函数的连续性；初等
函数的连续性★：闭区间
上连续函数的性质★（最
大值、最小值定理；有界
性定理；零点定理△；介
必达、佩亚诺等著名 数学家的生平和数学 贡献，介绍费马猜想 的有关情况，让学生 学习他们追求真理、 献身科学的精神，同 时了解数学前沿公开 问题。
3.6.2 曲率概念△
3.6.3 曲率计算公式
3.6.4 曲率半径与曲率中
心
3.7 习题课
（1）向学生解释不定
4.不定积分
《深度学习理论与应用》课程大纲
《深度学习理论与应用》课程教学大纲一、课程基本信息1. 课程编号：2. 课程名称：（中文）深度学习理论与应用（英文）Deep Learning Theory and Applications3. 课程类别：专业课程4. 学分、学时：3学分，48学时（课堂授课学时）；课外实验学时：8学时5. 先修课程：数据结构、程序设计基础（含Python语言）、离散数学6. 适用学科专业：人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、网络工程、信息安全等专业7. 教学手段与方法：采用课堂讲授为主，辅以课堂练习、课堂测验、课后作业、课后实验、课下答疑、自主学习等。
8. 课程大纲撰写人：审核人：9. 课程大纲修订时间：2023年7月二、课程简介《深度学习理论与应用》是一门介绍深度学习基本理论、原理和应用案例的课程，可用于快速入门和进阶深度学习。
该课程旨在帮助学生了解深度学习的基本概念和算法和梯度理论，掌握深度学习框架和深度学习技术的使用方法，并能够应用于解决实际工程问题。
该课程的主要内容包括：深度学习框架PyTorch 的基础知识、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自然语言处理技术（如LSTM、Transformer、BERT、GPT等）、深度神经网络可视化方法、多模态学习等。
通过这些内容的学习，学生将了解深度学习在不同领域中的应用，例如计算机视觉、自然语言处理、多模态数据挖掘等。
该课程适合人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、网络工程、信息安全、数据科学等专业领域的本科生和研究生学习。
学生需要具备初步的Python语言基础、线性代数、概率论、编程基础等先修知识。
本课程的教学方式包括课堂讲解、案例分析、编程实践等多种形式，使学生能够更好地理解和掌握深度学习的基本原理和应用方法，并具备从事智能技术应用开发所需要的职业素养和较高的个人素质。
三、课程目标通过本课程的课堂教学、实验教学项目的学习，使学生掌握深度学习的基本理论及基本知识，为在校继续学习专业课，以及毕业后在人工智能领域中继续学习、从事技术工作、科学研究等提供坚实的基础。
深度学习与计算机视觉课程大纲
深度学习与计算机视觉课程大纲一、授课内容：1.深度学习介绍人工智能、人工神经网络、人工神经网络的学习方式、卷积神经网络、卷积神经网络的功能、深度学习的意义2.卷积神经网络卷积神经网络的组成、卷积层、全连接层、卷积神经网络的训练、卷积神经网络的评估3.有名的卷积神经网络模式一般网络 (LeNet, AlexNet, SPP, VGG, NIN)、GoogLeNet (Inception-1, 2, 3, 4, Xception, MobileNet-1, 2)、残差网络 (ResNet, ResNeXt, Highway Net, Wide residual Net, DenseNet)、压缩网络 (SqueezeNet, Squeeze and Excitation, SqueezeNext, CMPE-SE)、有效率的网络 (NASNet, EfficientNet, NoisyStudent, FixEfficientNet)、二阶段侦测网络 (R-CNN, Fast, Faster R-CNN, MSCNN, FPN, CBNet)、一阶段侦测网络 (YOLO-1, 2, 3, 4, SSD)、语意分割网络 (FCN, U-Net, UNet++, SegNet, DeepLab-1~3+, PAN, DANet)、实例分割网络 (DeepMask, SharpMask, Mask R-CNN, YOLCAT)、自动编码网络 (Autoencoder, Variational AE)、生成对抗网络 (GAN, DCGAN, Wasserstein GAN, VAE+GAN)、应用生成对抗网络 (AC-GAN, ProGAN, cGAN, cycleGAN, StarGAN,perceptual transfer, style transfer, Deep photo style transfer, styleGAN, styleGAN2, AnoGAN, GANomaly, Skep-GANomaly)、变形网络 (Transformer Net)、3D定位网络 (Amodal detection)、动作侦测辨识网络 (SlowFast Network)、其他网络 (Siamese Net, Comparison Network)4.卷积神经网络专题网络训练的影响因素与改进、资料不平衡、正规化、主动学习、迁移学习、特殊运算、特殊处理5.深度学习的计算机视觉应用计算机视觉的意义、计算机视觉的技术、深度学习在计算机视觉上的应用6.先进驾驶辅助系统应用前车碰撞警示、行人碰撞警示、倒车碰撞警示、自动跟随巡航、车门开启防撞警示7.人体特征侦测与辨识应用小众人脸侦测与辨识、大众人脸侦测与辨识、手势辨识8.自动光学检测应用SMT 元件分类、电子元件的字符侦测与辨识、PCB元件定位与分类、物品表面瑕疵检测、半督导式的锡球瑕疵判定、生成/合成瑕疵影像9. 3D 物件侦测/辨识/定位应用机器手臂取放物体应用、大型衍生 (amodal) 物件侦测/辨识/定位、小型物体的侦测/辨识/与 9-DoF估计10.动态追踪与监视应用居家照护、安全监视、多相机联合监视11.其他应用影像噪声去除 (RED-Net, Noise2Noise)、影像强化 (EnlightenGAN, SID)、超级影像分辨率 (SRGAN, EDSR, WDSR)、影像修补 (IC, c2f-CA)12.深度学习的疑问与结论深度学习在模式、架构、训练、资料集、及应用上的疑问二、参考书：[1] I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville, Deep Learning, TheMIT Press, MIT, MA, 2016.[2] F. Chollet, Deep Learning with Python, Manning PublicationsCo., Shelter Island, NY, 2018.。
《机器学习和深度学习》教学大纲
《机器学习与深度学习》教学大纲课程编号：课程名称：机器学习与深度学习英文名称：Machine Learning and Deep Learning先修课程：微积分、线性代数、概率论、程序设计基础总学时数：58学时/46学时（不讲第八章强化学习内容）一、教学目的本课程可作为智能科学与技术、计算机科学与技术、软件工程等相关本科专业的必修课，也可作为其它本科专业的选修课，或者其它专业低年级研究生的选修课。
本课程的教学目的是使学生理解机器学习和深度学习的基本问题和基本算法，掌握它们的实践方法，为学生今后从事相关领域的研究工作或项目开发工作奠定坚实的基础。
具体来讲，要使学生初步掌握Python3程序设计语言和主流深度学习框架；掌握机器学习、深度学习和强化学习等基础环境的搭建方法；理解机器学习和深度学习中的距离度量、模型评价、过拟合、最优化等基础知识；理解聚类、回归、分类和标注等任务，理解完成上述任务的决策函数模型、概率模型和神经网络模型的原理并掌握它们的应用方法；初步掌握特征工程、降维与超参数调优等机器学习工程应用方法；理解强化学习的理论框架，理解基本的强化学习算法和深度强化学习算法的原理并初步掌握它们的应用方法；理解对抗攻击的基本思想，理解基本的白盒攻击和黑盒攻击算法并初步掌握它们的应用方法。
二、教学要求总体上，本课程的教学应本着理论与实践相结合的原则，深入浅出，突出重点，在讲授基础理论的同时，特别注重培养学生独立思考和动手能力。
在内容设计上，应以示例入手，逐步推进剖析算法思想。
在实施方法上，应采取启发式教学方法，在简要介绍算法思想和流程的基础上，引导学生自行运行并分析实现代码。
在教学手段上，应结合板书、多媒体、网络资源等多种传授方法，提高学生兴趣。
在实验教学上，应促进学生对讲授知识的理解，开拓眼界，提升实践能力。
三、教学内容本课程内容共分为八章。
（一）环境安装、Python语言、TensorFlow2和MindSpore深度学习框架（6学时，含1学时实验课）【内容】实验环境安装，Python语言相关概念，Python3语法概要，Python 初步应用示例，TensorFlow2和MindSpore深度学习框架概要。
麻省理工2018深度学习公开课第一讲PPT
For the full updated list of references visit: https:///references
MIT 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars https://
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MIT 6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars https://
Lex Fridman
January 2018
Deep Learning is Representation Learning
(aka Feature Learning)
Deep Learning
Representation Learning
Machine Learning
Lex Fridman
January 2018
6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars
2018 2017
• Website:
• Email: deepcars@
• Slack:
Artificial Intelligence
Intelligence: Ability to accomplish complex goals. Understanding: Ability to turn complex information to into simple, useful information.
No
90%
Solve the perception-control problem where possible:
《深度学习及应用》-课程教学大纲
《深度学习及应用》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：18110263课程名称：深度学习及应用英文名称：Deep learning and application课程类别：必修课程学时：48学时（其中实验24学时）学分：3适用对象: 计算机科学与技术专业、软件工程专业、信息管理专业、电子商务专业考核方式：课程论文先修课程：高级程序设计语言、汇编语言、python语言二、课程简介深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向，受到了学术界和工业界的高度关注，被《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review）评为2013年十大突破性技术之首。
深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性进展，对学术界和工业界产生了深远的影响。
本课程采用google 开源软件TensorFlow作为深度学习技术实现平台，讲解了全连接神经网络、自编码器和多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等的设计与实现，以及网络训练过程中的数据处理、网络优调与超参数设计，并介绍深度强化学习和网络模型的可视化、多GPU并行与分布式处理技术。
通过本课程的学习使学生掌握深度学习技术并应用该技术解决实际问题，了解应用领域的背景知识。
Deep learning is currently an extremely hot research direction in the field of artificial intelligence and machine learning. It has received great attention from academia and industry. It was rated as one of the top ten breakthrough technologies in 2013 by the MIT Technology Review. The first. Deep learning has made breakthroughs in many fields such as speech recognition, image recognition, and natural language processing, and has had a profound impact on academia and industry. This course uses Google's open source software TensorFlow as the deep learning technology implementation platform, and explains the design and implementation of fully connected neural networks, autoencoders and multilayer perceptrons, convolutional neural networks, recurrent neural networks, etc., as well as the network training process Data processing, network optimization and hyperparameter design, and introduction of deep reinforcement learning and network model visualization,multi-GPU parallel and distributed processing technology. Through the study of this course, students will master deep learning technology and apply the technology to solve practical problems, understand the background knowledge of the application field.三、课程性质与教学目的深度学习及应用是计算机及相关专业的必修课之一。
深度学习与计算机视觉实战-教学大纲、授课计划
《深度学习与计算机视觉实战》教学大纲课程名称：深度学习与计算机视觉实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论40学时，实验24学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着人工智能的发展，计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，已经被成功应用到人脸识别、目标检测、道路场景分割、图像超分辨率等领域，被大多数人熟知和应用。
深度学习在计算机视觉的应用效果一骑绝尘，频频刷新传统图像处理方法在计算机视觉领域创造的记录。
能够熟练应用深度学习技术且具有实践经验的计算机视觉人才已经成为了各企业争夺的热门。
为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的计算机视觉人才需求，特开设深度学习与计算机视觉实战课程。
二、课程的任务通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行图像处理基本操作和处理深度学习视觉基础任务，并详细拆解学习人脸识别、目标检测、道路场景分割、图像超分辨率等案例，将理论与实践相结合，为将来从事计算机视觉研究、工作奠定基础。
三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。
课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、人脸识别、目标检测、图像分割、图像超分辨率等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
六、教材与参考资料1.教材彭小红，张良均．深度学习与计算机视觉实战[M]．北京：人民邮电出版社．2022．2.参考资料[1]Jan Erik Solem, 索利姆, 朱文涛,等. Python计算机视觉编程[M]. 人民邮电出版社, 2014.[2]弗朗索瓦·肖莱,张亮等. Python深度学习[M]. 人民邮电出版社, 2018.[3]Rafael C Gonzalez,阮秋琦等. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社, 2011.[4]Ian Goodfellow.赵申剑等. 深度学习[M]. 人民邮电出版社, 2017.学院课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期）课程名称深度学习与计算机视觉实战授课学时64主讲（责任）教师参与教学教师授课班级/人数专业（教研室）填表时间专业（教研室）主任教务处编印年月七、课程教学目的通过本课程的学习，使学生学会使用Python进行图像处理基本操作和处理深度学习视觉基础任务，并详细拆解学习人脸识别、目标检测、道路场景分割、图像超分辨率等案例，将理论与实践相结合，为将来从事计算机视觉研究、工作奠定基础。
大学十四年级深度学习教案
大学十四年级深度学习教案教案：大学十四年级深度学习[简介]大学十四年级深度学习是一门针对高年级大学生开设的课程，旨在帮助学生深入了解和应用深度学习的理论和技术。
本教案将对这门课程的教学目标、内容安排、教学方法和评估方式进行详细介绍。
[教学目标]本教学旨在:1. 掌握深度学习的基本概念、原理和算法；2. 熟悉深度学习在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域的应用；3. 培养学生的实际动手能力，能够使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架进行模型的训练和调优；4. 培养学生的团队合作和解决实际问题的能力。
[教学内容]1. 引言和基础知识- 引言深度学习的定义和发展历程- 神经网络及其基本组成部分：神经元、激活函数、损失函数等- 反向传播算法及其原理- 卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本原理2. 深度学习在自然语言处理中的应用- 词向量表示和词嵌入- 语言模型和文本分类- 序列标注和情感分析3. 深度学习在计算机视觉中的应用- 卷积神经网络的结构和训练- 图像分类和目标检测- 图像生成和风格迁移4. 深度学习在推荐系统中的应用- 协同过滤和基于内容的推荐- 深度学习在个性化推荐中的应用- 推荐系统的评估方法5. 深度学习模型的训练和调优- 数据准备和预处理- 模型的构建和训练- 过拟合和正则化方法- 超参数调优和模型评估6. 实验和项目- 学生将分为小组进行实验和项目- 通过实际案例和实践，巩固和应用所学的知识和技术- 每组学生需要设计并完成一个深度学习项目[教学方法]1. 讲授- 教师通过授课、讲解和演示，向学生介绍深度学习的基本概念和原理。
- 确保教学内容清晰易懂、逻辑严谨。
2. 实践- 学生将通过实验和项目实践运用深度学习方法和工具。
- 学生需要使用Python和深度学习框架进行数据处理、模型训练和结果分析。
3. 小组讨论- 学生将被分为小组，共同完成实验和项目。
深度学习基础教学大纲
深度学习基础教学大纲深度学习基础教学大纲深度学习是人工智能时代的关键技术之一。
本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程，并对深度学习的典型模型框架的基本原理进行了介绍。
课程概述随着人工智能的再次火热，深度学习成为其中关键技术之一，并为业界关注。
本课程是一门侧重在深度学习相关理论基础的课程，并对深度学习的典型模型框架如循环神经网络、卷积神经网络等的基本原理进行了介绍。
课程同时还包括若干关键内容的相关代码及运行效果演示，从而便于同学们获得理性和感性的认识。
课程大纲第一讲深度学习概述1.2 数据集及其拆分1.3 分类及其性能度量1.4 回归问题及其性能评价1.5 一致性的评价方法1.6 程序讲解：使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制第一讲讲义（附）使用Sklearn进行精确率-召回率曲线的绘制程序第一讲测验1.1 深度学习的引出第二讲特征工程概述2.1 特征工程2.2 向量空间模型及文本相似度计算2.3 特征处理(特征缩放、选择及降维)2.4 程序讲解：使用sklearn对文档进行向量化的程序示例2.5 程序讲解：使用sklearn进行量纲缩放的程序示例第二讲讲义（附）使用sklearn对文档进行向量化的程序（附）使用sklearn进行量纲缩放的程序第二讲测验第三讲回归问题及正则化3.1 线性回归模型及其求解方法3.2 多元回归与多项式回归3.3 损失函数的正则化3.4 逻辑回归3.5 程序讲解：使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较的程序示例第三讲讲义（附）使用sklearn进行线性回归和二次回归的比较程序第三讲测验第四讲信息熵及梯度计算4.1 信息熵4.2 反向传播中的梯度4.3 感知机4.4 程序讲解：正向传播和反向传播的程序示例4.5 程序讲解：信息熵和互信息的计算程序示例（附）信息熵和互信息的计算程序第四讲讲义第四讲测验第五讲循环神经网络及其变体5.1 循环神经网络5.2 长短时记忆网络5.3 双向循环神经网络和注意力机制5.4 程序讲解：循环神经网络的程序示例第五讲讲义（附）循环神经网络的程序第五讲测验第六讲卷积神经网络6.1 卷积与卷积神经网络6.2 LeNet-5 模型分析6.3 程序讲解：卷积神经网络的程序示例第六讲讲义（附）卷积神经网络的程序第六讲测验第七讲递归神经网络7.1 情感分析及传统求解方法7.2 词向量7.3 递归神经网络及其变体第七讲讲义第七讲测验第八讲生成式神经网络8.1 自动编码器8.2 变分自动编码器8.3 生成对抗网络8.4 程序讲解：自动编码器程序示例第八讲讲义（附）自动编码器程序第八讲测验预备知识1. 线性代数、概率等的知识2. python的基本编程知识参考资料1. 李航.《统计学习方法》.清华大学出版社. 2012年第一版；。
深度学习教学大纲基础课程
常见结构
LeNet、AlexNet、VGGNet、 GoogLeNet、ResNet等。
循环神经网络（RNN）
01
序列建模
RNN用于处理序列数据，如文本、语音等，通过将前一个时间步的隐
藏状态传递给下一个时间步来捕捉序列中的时间依赖关系。
02 03
LSTM和GRU
长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是RNN的变体， 通过引入记忆单元和门控机制来解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸 问题。
自然语言处理应用：文本生成
数据集
收集大量的文本数据，包括新闻报道、 小说、邮件等，用于训练深度学习模型
。
A 文本生成任务
利用深度学习技术生成自然语言文 本，例如新闻报道、小说、邮件等
。
B
C
D
文本生成
利用训练好的模型进行文本生成，根据 输入的上下文信息生成符合语法和语义 规则的自然语言文本。
模型训练
欠拟合定义
当模型在训练数据和测试数据上的表现都 很差时，就称为欠拟合。
过拟合与欠拟合解决方案
欠拟合解决方案
1. 增加模型复杂度：可以通过增加模型的层数 或增加每层的神经元数量来增加模型的复杂度 。
2. 增加特征数量：可以通过增加更多的特征来 提高模型的表达能力。
06 深度学习应用案 例分析
图像分类应用：猫狗大战
THANKS
感谢观看
输出方式
RNN的输出可以包括预测下一个词的概率分布、文本分类、语音识别 等。
长短期记忆网络（LSTM）
记忆单元
LSTM通过引入记忆单元来存储长期依赖信息，避免梯度消失问题 。
门控机制
LSTM通过引入三个门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制 信息的流动和记忆单元的状态更新。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。