深度学习与神经网络

神经网络与深度学习是人工智能研究的重要领域，是机器学习的重要组成部分。人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的科学。本书紧紧围绕神经网络和深度学习的基础知识体系进行系统的梳理，力求从基础理论、经典模型和前沿应用展开论述，便于读者能够较为全面地掌握深度学习的相关知识。全书共 16 章。第 1 章是绪论，简要介绍人工智能、机器学习、神经网络与深度学习的基本概念及相互关系，并对神经网络的发展历程和产生机理进行阐述；第2章介绍神经网络的基本神经元模型、网络结构、学习方法、学习规则、正则化方法、模型评估方法等基础知识；第3～8章介绍多层感知器神经网络、自组织竞争神经网络、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制与反馈网络；第9章介绍深度学习网络优化的相关内容；第 10～13章介绍受限玻尔兹曼机和深度置信网络、栈式自编码器、生成对抗网络和图神经网络；第 14 章介绍深度强化学习；第15章介绍深度学习的可解释性；第16章介绍多模态预训练模型。深度学习是源于对含有多个隐藏层的神经网络结构进行的研究，以便建立和模拟人脑的学习过程。本书整理了人工神经网络从简单到复杂的模型，归

这是一本全面且深入探讨深度学习和神经网络技术的著作。书中首先介绍了人工智能与深度学习基础，包括神经网络与深度学习的基本概念、内涵、研究内容及学习意义等。作者详细阐述了深度学习的核心优势，即端到端的学习方式，以及深度强化学习的相关知识。 书中深入探讨了神经网络的基本结构，包括卷积层、汇聚层和全连接层等核心层次。这些层次不仅是搭建神经网络的基础，也是我们需要重点掌握和理解的内容。此外，作者还介绍了注意力机制网络计算过程，这种机制通过计算注意力分布和加权平均，有效地处理了变长的向量序列，并建立了输入序列之间的长距离依赖关系，从而提高了神经网络的处理效率。 在数据预处理的重要性方面，作者强调了数据预处理在机器学习过程中的不可或缺性。通过对数据进行归一化等预处理操作，可以使得不同样本之间的欧氏距离起主导作用，从而获得比较理想的结果。此外，作者还介绍了逐层归一化的概念和优点，这种归一化方法可以提高优化效率，并作为一种隐形的正则化方法，增强网络的泛化能力。 在超参数优化方面，作者介绍了超参数优化概述，包括动态资源分配、贝叶斯优化、神经架构搜索等策略和方法。这些策略和方法可以帮助我们在神经网络训