神经网络与深度学习

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在人工智能（AI）技术快速发展的背景下， 机器学习（Machine Learning） 、 深度学习（Deep Learning） 、**神经网络（Neural Network） 和 大模型（Large Model）**成为热门词汇。 然而，它们之间的联系和区别往往令人困惑。

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本书系统地介绍了神经网络和深度学习的知识体系，从机器学习、神经网络模型和概率图模型三个层面进行串联，配套网站提供了编程练习和课后习题。本书适合对深度学习感兴趣的学生和从业者，也可作为人工智能领域的入门教材。

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└── 神经网络（Neural Network） ├── 前馈神经网络（FNN） ├── 卷积神经网络（CNN） └── 循环神经网络（RNN/LSTM）等 神经网络 是 深度学习 的核心方法； 深度学习 是 机器学习 的一个子集； 机器学习 包括深度学习和非深度学习方法。

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本章给出深度学习的概述,介 绍和讨论在深度学习中经常使用的关键概念,包括激活函数、损 失函数、优 化器和反向传播、正 则化和特征缩放等。 首先,介绍人工神经网络和深度学习的历史,以 便对深度学习若干概念的根源有一定的认识,这 些概念会在书中经常出现。 神经网络和深度学习研究的时间表并不是由一系列不间断的进展构成。...

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