🧠 高级神经网络课程指南

课程概述

本课程深入解析神经网络的核心原理与高级技术，涵盖以下内容：

• 神经网络架构设计
• 激活函数与优化算法
• 正则化技术与过拟合防治
• 现代网络结构（如Transformer、残差网络）

📌 提示：点击这里了解深度学习基础

核心主题

🧩 神经网络结构

• 全连接网络：基础模型，适用于简单分类任务
• 卷积神经网络（CNN）：图像处理领域的核心技术
• 循环神经网络（RNN）：处理序列数据的动态模型

🔧 模型优化技巧

• 学习率调度策略（如Cosine退火）
• 梯度裁剪（Gradient Clipping）
• 混合精度训练（Mixed Precision Training）

应用案例

🖼️ 图像识别

使用ResNet-50实现CIFAR-10数据集分类

🗣️ 自然语言处理

通过Transformer模型完成中文文本生成任务

学习资源

• 深度学习实战教程（推荐前置课程）
• 神经网络可视化工具（辅助理解网络运作）
• 最新研究论文合集（拓展学术视野）

📘 本课程需具备Python编程基础与线性代数知识，建议先完成Python入门课程