一、基础概念回顾

神经网络由神经元（ neuron ）组成，通过分层结构处理数据。

神经网络结构

1.1 神经网络类型

  • 全连接网络（Fully Connected Network）：每一层的神经元与下一层全部连接
  • 卷积网络（Convolutional Neural Network, CNN）：擅长处理图像数据，使用卷积核提取特征
  • 循环网络（Recurrent Neural Network, RNN）：处理序列数据，如时间序列或自然语言
  • 自编码器（Autoencoder）：用于无监督学习，实现数据压缩与重建

1.2 核心组件

  • 权重矩阵（Weight Matrix）
  • 激活函数（如ReLU、Sigmoid）
  • 损失函数（Loss Function）
  • 优化算法（如SGD、Adam）

二、高级主题解析

2.1 深度学习的关键技术

  • 批量归一化（Batch Normalization）：加速训练，缓解梯度消失
  • 残差连接（Residual Connection）：解决深度网络退化问题
  • 注意力机制（Attention Mechanism）：提升模型对关键信息的捕捉能力
  • 迁移学习（Transfer Learning）：复用预训练模型参数，节省训练成本
注意力机制

2.2 常见优化策略

  • 学习率衰减（Learning Rate Decay）
  • 正则化技术（L1/L2 Regularization）
  • 数据增强（Data Augmentation）
  • 模型剪枝（Model Pruning）

三、实践建议 📚

  1. 建议学习路径

    • 先掌握基础数学（线性代数、概率）
    • 学习框架使用（如PyTorch/TensorFlow）
    • 实践经典项目（如MNIST手写识别）
    • 深入研究论文（如Transformer）

  2. 学习资源推荐

四、扩展阅读 🔍

卷积神经网络