零基础讲解深度学：神经网络+卷积神经网络+RNN网络结构+LSTM网络结构

聚焦IT 2023-01-13 02:28:12

课程名称	适应人群
零基础讲解深度学：神经网络+卷积神经网络+RNN网络结构+LSTM网络结构	通过本课程对机器学的多个算法进行系统的学习，从每个算法的基本原理到实际应用这个角度来学习每一个算法并且通过多个综合实战案例进行实际应用

课程简介：

本课程是人工智能系列课程中机器学中的第四部分，

可以先学习第一课，有关numpy,pandas,matpltlib python库，链接为：https://edu.csdn.net/course/detail/30027?utm_source=xueyuanjuhe

第二课：机器学中的线性回归，逻辑回归，梯度下降：https://edu.csdn.net/course/detail/30029?utm_source=xueyuanjuhe

第三课：机器学中的决策树以及相关的实战案例链接为：https://edu.csdn.net/course/detail/30044?utm_source=xueyuanjuhe

主要讲解：

集成算法
贝叶斯算法
聚类
降维PCA
支持向量机SVM
有关sklearn库的学习
开发多个综合实战案例来巩固机器学涉及到的知识点

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Wujp543 2021-08-02

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求课件啊

Wujp543 2021-08-02

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求课件啊

Wujp543 2021-06-19

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没有课件难受

深度学习，MIT，deep learning, Yoshua Bengio,Ian Goodfellow,Aaron Courville

1 深层循环神经网络的构建在深层网络结构中，会将简单的RNN模型从两个角度进行改造，具体如下。使用更复杂的结构作为RNN模型的基本单元，使其在单层网络上提取更好的记忆特征。将多个基本单元结合起来，组成不同的结构（多层RNN、双向RNN等）。有时还会配合全连接网络、卷积网络等多种模型结构，一起组成拟合能力更强的网络模型。其中，RNN模型的基本单元称为Cell，它是整个RNN的基础。 2 常见的cell结构：LSTM 长短记忆(Long Short Term Memory，LSTM)单元是一种使用

本文介绍了深度学习中四种经典神经网络结构：1. CNN（卷积神经网络）：通过卷积层提取图像特征，池化层降维，适用于图像分类、目标检测等任务。2. RNN（循环神经网络）：具备记忆能力，通过循环连接处理序列数据，适用于NLP和时间序列分析。3. LSTM（长短期记忆网络）：改进的RNN，通过门控机制解决梯度消失问题，擅长处理长序列依赖。4. Transformer：基于自注意力机制的革命性架构，实现并行计算，成为BERT、GPT等大模型的基础框架。文章还提供了AI大模型学习路线和资源获取方式。

主流的循环神经网络就是以RNN为基础的各种变体模型人工神经网络：卷积神经网络：循环神经网络：三种基本类型总览： RNN: 每个序列索引位置t都有一个隐藏状态h(t)。进一步简化：由于RNN梯度消失的问题，就对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进，可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来，来避免梯度消失的问题，这样的特殊RNN就是我们的LSTM。 LSTM: 细化讲解：除了细胞状态，LSTM图中还有...

RNN网络是一种基础的多层反馈神经网络，该神经网络的节点定向连接成环，其内部状态可以展示动态时序行为。相比于前馈神经网络，该网络内部具有很强的记忆性，它可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列，这让它在自然语言处理方面取得了很大的成功。在前面的讲解中，提到了什么是循环网络，以及循环网络的公式构造，RNN网络模型即是循环神经网络的表现。相比于前面描述的循环网络，RNN中加入了其他参数的输入。

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