人工智能新手入門學習路線（機器學習，深度學習，神經網絡）第二階段

第二階段 深度學習原理及實戰項目強化訓練 1：神經網絡入門 （1）理論 神經網絡歷史與現狀 神經網絡的分類：全鏈接、卷積、循環 神經網絡的應用：圖像、語音、天然語言處理 神經網絡的計算：權重、損失和梯度 神經網絡的優化：前向/反向傳播和梯度降低 全局最優、局部最優和鞍點 正則化、歸一化 （2）實戰 LeNet與傳統神經網絡對比 包含知識點—— 損失函數、L1/L2正則、梯度降低/ 隨機梯度降低/動

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