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人工智能导论第3章第3节：深度学习网络结构by文库LJ佬2024-05-30CONTENTS深度学习简介卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习自监督学习生成对抗网络（GAN）01深度学习简介深度学习简介深度学习简介深度学习概述：

发展历程及应用领域简介。深度学习网络结构：

不同类型的深度学习网络结构概述。深度学习算法:

包括神经网络、卷积神经网络等基本算法。深度学习原理:

深度学习的基本原理和工作方式。深度学习优势:

深度学习在各领域的优势和特点。深度学习挑战:

面临的挑战和未来发展趋势。深度学习网络结构深度学习网络结构网络类型结构特点应用领域多层感知器（MLP）全连接结构图像识别、语音识别卷积神经网络（CNN）卷积和池化层计算机视觉、医学影像分析循环神经网络（RNN）循环结构自然语言处理、时间序列预测02卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）CNN原理：

卷积层、池化层、全连接层的工作原理解析。CNN应用案例：

经典CNN模型及应用案例介绍。CNN原理卷积操作:

图像特征提取和卷积核应用。池化操作:

特征降维和信息保留机制。全连接层:

特征分类和输出结果。CNN应用案例LeNet-5AlexNet早期经典CNN模型在手写数字识别中的应用。ImageNet竞赛冠军，开启了深度学习在计算机视觉中的热潮。03循环神经网络（RNN）循环神经网络（RNN）RNN结构：

循环神经网络的结构和反向传播算法。RNN应用领域：

自然语言处理和序列生成任务中的RNN应用。RNN结构RNN单元:

循环结构和记忆功能。长短时记忆网络（LSTM）:

解决梯度消失和梯度爆炸问题。RNN应用领域语言模型:

RNN在文本生成和语言建模中的应用。机器翻译:

使用RNN实现的机器翻译系统。04深度强化学习强化学习基础：

强化学习原理和基本概念介绍。深度Q网络（DQN）：

结合深度学习和强化学习的经典算法。强化学习基础奖励函数:

强化学习的核心概念。值函数:

评估动作价值和状态价值的函数。深度Q网络（DQN）深度Q网络（DQN）Q-learning:

基于Q值的动作选择策略。经验回放:

缓解数据相关性和提升训练效果的技术。05自监督学习自监督学习自监督学习概念：

无需标注数据的学习方法。自监督学习案例：

应用于图像、视频和自然语言处理中的案例。自监督学习概念自编码器:

通过数据重构实现特征学习。对比学习:

利用数据自身的对比关系进行学习。自监督学习案例自监督学习案例图像重构:

利用自编码器实现图像去噪和超分辨率重建。词嵌入学习:

利用对比学习进行词向量学习。06生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GAN）GAN原理：

生成器和判别器的对抗训练机制

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