深度学习基石：神经网络与卷积网络

神经网络

  • 神经元模型：从生物神经元汲取灵感，构建人工神经元模型。
  • 激活函数：赋予神经网络非线性能力，模拟复杂函数关系。
  • 网络结构：探讨全连接神经网络，理解层级结构与信息传递。
  • 学习算法：反向传播算法，优化网络参数，提升模型性能。

卷积网络

  • 卷积操作：局部连接与权值共享，高效提取图像特征。
  • 池化操作：降维，增强模型鲁棒性，减少过拟合风险。
  • 经典网络：LeNet、AlexNet、VGGNet 等，学习经典网络结构设计。
  • 应用领域：图像识别、目标检测等，了解卷积网络的广泛应用。