Ta上传的资源 (0)

这份学习材料是我为了期末考试专门编写的,共有41页,总字数为15363字。主要内容涵盖了深度学习的各种基础理论,包括深度前馈神经网络、卷积神经网络、高级CNN和轻量级CNN、间隔损失(softmax)、特征白化、正则化、优化、RNN循环神经网络、Attention、Transformer、AE、BE

本资料为智能计算课程期末自测题目的复习资料,包含了遗传算法、模拟退火和蚁群算法的填空题、简答题、流程图题和计算题等,还涵盖了部分免疫算法、粒子群优化算法、人工鱼群算法和人工蜂群算法等内容,并加入了模糊逻辑的相关知识。相关参考书目有张军、詹志辉等人的《智能计算》。请对本资料进行仔细复习,如有发现错误还