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文档简介

深度学习基础课件：神经网络和卷积网络本课程介绍深度学习中最重要的两个概念：神经网络和卷积神经网络。我们将深入探讨它们的结构和应用，并提供实际案例进行分析。神经网络基础知识1什么是神经网络神经元和权重的组合，可以自动从数据中学习，以便预测未来结果。2神经网络的历史20世纪50年代提出，近年来随着深度学习的发展应用越来越广泛。3神经网络的应用图像识别、语音识别、自然语言处理、金融预测等领域。4神经网络的优势自动学习特征，可以适应不同的输入和输出数据。卷积神经网络介绍什么是卷积神经网络一种神经网络结构，其核心思想是通过卷积运算来提取图像等数据中的特征。卷积神经网络的应用图像识别、视频处理、自动驾驶等领域。卷积神经网络的发展历程LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception等模型的逐步演化。神经网络的结构和工作原理1输入层将数据转换为一组数字信号，作为神经网络的输入。2隐藏层由多个神经元组成。每个神经元计算输入的加权和，再通过激活函数处理。3输出层根据隐藏层的结果，计算网络的输出结果。这可以是一个数值、一个概率或一个分类。卷积神经网络的应用领域动物迁徙通过处理自然世界中野生动物的图像，对它们的迁徙模式进行预测。医学影像诊断通过分析医学图片，如CT扫描和MRI扫描，诊断患者的疾病。自动驾驶通过对驾驶员以外的红绿灯、行人、车辆等进行识别，帮助汽车自动行驶。神经网络训练和优化方法1前向传递将输入数据通过多个层传递，计算并输出结果。2反向传递通过误差反向传递，更新模型参数，以达到优化模型的效果。3常见的优化算法梯度下降、Adam和RMSProp等。卷积网络的设计和参数调整滤波器大小选择符合图片特征的不同大小的滤波器来提取不同的特征。步长和填充大小控制卷积网络在图片上滑动和遍历像素的速度。填充对应用边界进行处理。深度通过增加卷积层数，进一步提取特征。但是层数过深会导致过拟合的风险。池化层缩小图片的高度和宽度，并减少网络中的参数数量。案例研究：使用卷积网络进行图像识别数据集准备收集不同品种的猫的照片，并进行分类标注。模型设计通过卷积神经网络的不同

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