复旦大学课件-神经网络与深度学习

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邱锡鹏教授，较全面地介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，同时也涉及深度学习中许多最新进展.书后还提供了相关数学分支的简要介绍，以供读者需要时参考.

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第 1 章 绪论 2 1.1 人工智能 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.1 人工智能的发展历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.2 人工智能的流派 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2 机器学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 表示学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3.1 局部表示和分布式表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.3.2 表示学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4 深度学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.4.1 端到端学习 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5 神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.5.1 人脑神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.5.2 人工神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.5.3 神经网络的发展历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.6 本书的知识体系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.7 常用的深度学习框架 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.8 总结和深入阅读 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 第 2 章 机器学习概述 22 2.1 基本概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.2 机器学习的三个基本要素 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.1 模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.2.2 学习准则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

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谢谢大神