山东大学2019级智能班神经网络与深度学习复习

山东大学2019级智能班神经网络与深度学习复习 本资源是山东大学2019级智能班神经网络与深度学习的复习笔记，涵盖了深度学习的基本概念、神经网络的基本结构、损失函数、优化方法、激活函数、批量归一化、Dropout、卷积神经网络、Batch Normalization、数据预处理、权值初始化、学习率调整等内容。 一、Loss Function and Optimization * Loss Function：损失函数是衡量神经网络预测结果与实际结果之间的差异的函数。 * Optimization：优化方法是指使用损失函数来调整神经网络的参数，使其预测结果尽可能地接近实际结果。 二、Neural Network Basics & BackPropagation * Neural Network Basics：神经网络是由多层神经元组成的，每层神经元都可以学习到特定的特征。 * BackPropagation：反向传播是神经网络的主要训练方法，是指使用损失函数来调整神经网络的参数，使其预测结果尽可能地接近实际结果。 三、激活函数 * 激活函数是指神经网络中每层神经元的输出函数，常见的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU等。 * ReLU是目前最常用的激活函数，它可以加速神经网络的训练速度。 四、数据预处理 * 数据预处理是指对输入数据进行预处理，以提高神经网络的训练速度和准确性。 * 数据预处理的方法有多种，如 normalization、feature scaling等。 五、权值初始化 * 权值初始化是指神经网络的初始权值的设置方法，常见的方法有全0初始化、Xavier初始化、Kaiming初始化等。 * Xavier初始化是目前最常用的初始化方法，它可以使神经网络的训练速度和准确性提高。 六、Batch Normalization * 批量归一化是指在神经网络中对每一批数据进行归一化，以提高神经网络的训练速度和准确性。 * 批量归一化可以使神经网络的训练速度和准确性提高，同时也可以防止过拟合。 七、 Dropout * Dropout是指在神经网络中随机地删除一些神经元，以防止过拟合。 * Dropout可以使神经网络的训练速度和准确性提高，同时也可以防止过拟合。 八、卷积神经网络 * 卷积神经网络是指使用卷积层和池化层来提取图像特征的神经网络。 * 卷积神经网络可以用来图像分类、目标检测、图像分割等任务。 九、卷积神经网络的可视化和理解 * 可视化是指使用可视化技术来理解神经网络的内部表示。 * 可视化可以使我们更好地理解神经网络的内部表示，从而提高神经网络的训练速度和准确性。 十、总结 * 本资源涵盖了深度学习的基本概念、神经网络的基本结构、损失函数、优化方法、激活函数、批量归一化、Dropout、卷积神经网络、Batch Normalization、数据预处理、权值初始化等内容。 * 通过学习这些内容，可以更好地理解深度学习和神经网络，从而提高神经网络的训练速度和准确性。