《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》讀書筆記思維導(dǎo)圖

思維導(dǎo)圖PPT模板《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》最新版讀書筆記，下載可以直接修改神經(jīng)元深度大腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程機(jī)器強(qiáng)度原理人工智能問題訓(xùn)練特性概念特征概率輸入功能本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖010寫在前面：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史2構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4深度學(xué)習(xí)的常用方法1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個什么東西3深度學(xué)習(xí)是個什么東西5深度學(xué)習(xí)的勝利：AlphaGo目錄0305020406076兩個重要的概念參考文獻(xiàn)7雜項術(shù)語目錄0908010內(nèi)容摘要本書結(jié)合日常生活中的尋常小事，生動形象地闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基本概念、原理和實踐，案例豐富，深入淺出。對于正在進(jìn)入人工智能時代的我們，這些內(nèi)容無疑可以幫助我們更好地理解人工智能的原理，豐富我們對人類自身的認(rèn)識，并啟發(fā)我們對人機(jī)智能之爭更深一層的思考與探索。0寫在前面：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史大腦的學(xué)習(xí)過程包括以下三個基本步驟或系統(tǒng)。1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個什么東西（1）信息輸入。1.1買橙子和機(jī)器學(xué)習(xí)1.2怎么定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.3先來看看大腦如何學(xué)習(xí)1.4生物意義上的神經(jīng)元1.5大腦如何解決現(xiàn)實生活中的分類問題123451神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個什么東西2構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2）模式加工。2.1構(gòu)造一個神經(jīng)元2.2感知機(jī)2.3感知機(jī)的學(xué)習(xí)2.4用代碼實現(xiàn)一個感知機(jī)2.5構(gòu)造一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.6解決一些實際問題0103020405062構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3深度學(xué)習(xí)是個什么東西（3）動作輸出。3.1機(jī)器學(xué)習(xí)3.2特征3.3淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)3.4深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.5如何訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.6總結(jié)深度學(xué)習(xí)及訓(xùn)練過程0103020405063深度學(xué)習(xí)是個什么東西4深度學(xué)習(xí)的常用方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，學(xué)名應(yīng)該叫人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與之相對應(yīng)的是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BiologicalNeuralNetworks,BNN），我們將模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型統(tǒng)稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，簡稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4.1模擬大腦的學(xué)習(xí)和重構(gòu)4.2快速感知：稀疏編碼（Sparse...4.3棧式自編碼器4.4解決概率分布問題：限制波爾茲曼機(jī)4.5DBN4.6卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)0103020405064深度學(xué)習(xí)的常用方法4.7不會忘記你：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.8你是我的眼：利用稀疏編碼器找圖像...4.9你是我的眼（續(xù)）4.10使用深度信念網(wǎng)搞定花分類4深度學(xué)習(xí)的常用方法5深度學(xué)習(xí)的勝利：AlphaGo神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一層一層的神經(jīng)元構(gòu)成，層數(shù)越多就越深，所謂深度學(xué)習(xí)就是用很多層神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的功能。5.1AI如何玩棋類游戲5.2圍棋的復(fù)雜性5.3AlphaGo的主要原理5.4重要的技術(shù)進(jìn)步5.5一些可以改進(jìn)的地方5.6未來0103020405065深度學(xué)習(xí)的勝利：AlphaGo6兩個重要的概念前一派想搞清楚如何思考，將思考的過程演化成邏輯，姑且叫他們“思路模擬”派，也叫控制派；后一派可以稱為仿生派，想從模擬生物學(xué)大腦入手，讓大腦自由形成意識。6.2概率圖模型6.1遷移學(xué)習(xí)6兩個重要的概念7雜項赫布理論主要認(rèn)為，當(dāng)神經(jīng)元A的軸突與神經(jīng)元B很近并參與了對B的重復(fù)持續(xù)的興奮時，這兩個神經(jīng)元或其中一個便會發(fā)生某些生長過程或代謝變化，致使A作為能使B興奮的細(xì)胞之一，它的效能增強(qiáng)了。7.1如何為不同類型的問題選擇模型7.2我們?nèi)绾螌W(xué)習(xí)“深度學(xué)習(xí)”7.3如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的差異7.4大規(guī)模學(xué)習(xí)（LargeScal...7.5如果喜歡應(yīng)用領(lǐng)域，可以考慮以下幾...7.6類腦：人工智能的終極目標(biāo)0103020405067雜項參考文獻(xiàn)由于對神經(jīng)元的重復(fù)刺激