7.深度学习框架7.深度学习框架.pdf 总结深度学习框架总结 1. 概述 随着深度学习技术的发展，各大公司和高校推出了多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Caffe、Theano、Keras等。这些框架广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域，并取得了显著效果。 2. 主要深度学习框架介绍 • Theano ◦ 开发于蒙特利尔大学LISA实验室，是首个有较大影响力

6.表示学习和生成式模型6.表示学习和生成式模型.pdf 总结表示学习和生成式模型总结1. 表示学习（Representation Learning） 定义与目标：表示学习是从未标记数据中提取特征的技术，旨在从未标注的数据中自动学习有用的特征表示。 背景：大多数数据是非结构化和未标记的，获取新标签缓慢且昂贵。因此，能够从未标记数据中提取特征以提高数据有限任务性能的算法非常有价值。 方法：通过在辅助

5.循环神经网络5.循环神经网络.pdf 总结循环神经网络（RNN）总结 1. 问题介绍 • 如果输入单一词（如”beijing”），且无记忆特性，网络输出相同结果。 • 若具备记忆功能，网络可根据前面的词调整输出，结果不同。 2. 基本结构 • 记忆单元：将网络输出保存在记忆单元中，与下一次输入联合进入网络。 • 输入顺序影响：输入序列的顺序会改变输出结果。 • 长序列处理：无论序列多长，均可逐

4.卷积神经网络4.卷积神经网络.pdf 总结总结概括 1. 卷积神经网络（CNN）简介 卷积神经网络是一种特殊的神经网络，其核心在于使用卷积运算替代一般的矩阵乘法运算。它的主要目标是解决计算机视觉中的图像识别问题。与人类轻松识别图像不同，机器在处理视角变换、光照条件、背景干扰和物体变形等问题时面临巨大挑战。 2. 动机与传统方法的不足 • 在CNN流行之前，图像处理依赖于提取边缘、纹理、线条等特

3.神经网络优化和其他3.神经网络优化和其他.pdf 总结总结概括 1. 常用激活函数 • Sigmoid缺点： ◦ 易导致梯度消失：在靠近0和1的两端，梯度接近0，影响参数更新。 ◦ 初始化权重需谨慎：若初始化权重过大，会导致神经元饱和，无法更新参数。 • ReLU优缺点（未详细提及，但作为对比）： ◦ 优点：缓解梯度消失问题。 ◦ 缺点：可能造成神经元死亡。 2. 常用损失函数 • 回归问题：

2.神经网络2.神经网络.pdf 总结：总结：联结主义（神经网络） 1. 机器学习定义 机器学习是一门研究如何通过经验自动改进计算机算法性能的科学。具体定义包括： • 改善算法在特定任务中的性能。 • 使用数据或经验优化程序性能标准。 • Tom Michael Mitchell 提出的定义：程序从经验 E 中学习，针对任务 T 和性能度量 P，随着经验增加，性能逐步提升。 2. 机器学习的应用

1.人工智能简介1.人工智能简介.pdf 总结人工智能简介总结 1 定义与起源 ◦ 人工智能（AI）没有统一定义，但其核心是模拟和扩展人类智能。 ◦ 1956年达特茅斯会议首次提出AI定义：让机器像人一样行动并具备智能。 ◦ 学术观点包括： ▪ Nils J. Nilsson：AI是关于知识的学科，研究如何表示、获取和使用知识。 ▪ Patrick Winston：AI是使计算机完成过去只有人类才

都是PPT上的原话，概念的东西，不全，也不知道考不考 1.人工智能的定义（无官方统一定义）1231.1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能的定义：使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。2.人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科。 --Nils J. Nilsson（Stanford）3.人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。