清华大学精品AI人工智能课程深度学习全套课程PPT课件含习题（50页） 第3章 人工神经网络与深度学习.pptx

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。 【深度学习概述】 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，源于对人脑神经网络的模拟。它通过构建多层的神经网络模型，模仿大脑的工作原理，处理和学习复杂的数据模式，从而实现各种智能任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。清华大学的这个深度学习课程覆盖了从基础知识到实际应用的全面内容。 【人工神经网络】 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是深度学习的基础，其核心思想是模仿生物神经元的工作机制。每个神经元接受多个输入信号，经过加权求和和非线性激活函数处理后产生输出。神经元之间的连接形成了网络，通过权重调整来学习和适应数据。 **3.1.1 人脑神经元模型** - **生物神经元结构**：包括细胞体、树突、轴突和突触。树突负责接收信息，轴突传递信息，突触则是神经元间的通信通道。 - **人工神经元模型**：多输入单输出，对输入信号加权求和，通过激活函数转换为输出。 **3.1.2 人工神经网络的互连结构** - **层次结构**：无反馈的层内无互连、有反馈的层内无互连、无反馈的层内互连、有反馈的层内互连，不同的互连结构对应不同的计算能力和应用场景。 **学习规则** - **学习过程**：人工神经网络学习即调整权重的过程，分为有监督学习（如反向传播）、无监督学习（如自编码器）和强化学习（如Q学习）。 - **学习规则**：Hebb学习规则是最基础的一种，还有纠正学习、相关学习、随机学习和胜者为王等。 **深度学习模型** - **深度学习算法**：深度学习模型通常包含多层，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。 - **特点**：并行分布式处理、自适应学习、自组织结构、非线性映射。 **知识表示与学习过程** - **深度学习流程**：构建网络、设定目标、学习优化。 - **知识库**：存储学习得到的知识，用于指导执行任务并反馈学习。 **人工神经元结构的生物学基础** - **细胞体与突起**：细胞体包括细胞核、细胞质和细胞膜，突起分为树突和轴突。 - **突触**：神经元间信息传递的关键，是神经网络模型中权重调整的依据。 清华大学的深度学习课程详细介绍了人工神经网络的生物灵感、结构、学习机制以及深度学习的基本模型和应用，旨在帮助学习者掌握这一核心技术，为人工智能领域的研究和实践打下坚实基础。