深度学习期末总结 |
| 时间：2025-02-20 13:43:30 来源：互联网 作者： |
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该文的主要原因是深度学习期末开卷考试，因此整理了NN，CNN，RNN，GAN各个网络模型原理和相关知识。 并且对如何设计一个神经网络提出相关讨论，以及神经网络中损失函数，优化算法等也举例，希望能在分析设计题目中有用 最后非常感谢深度学习中许多优秀blog的作者 展开神经网络nn（Neural Network）神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。它 以人脑中的神经网络为启发，是整个深度学习的核心算法。深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。 神经网络的基 展开卷积神经网络cnn （Convolutional Neural Networks）卷积网络概述卷积神经网络是用于提取特征的网络。其操作包含正向传播和反向传播两个过程卷积神经网络和普通神经网络区别卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个 展开Gan（Generative Adversarial Network对抗生成网络）GAN介绍生成对抗网络是一类神经网络，通过轮流训练判别器和生成器，令其相互对抗， GAN的原理GAN 的基本网络结构其实非常简单，假设我们有两个网络，G(生成 展开Rnn（Recurrent Neural Network）循环神经网络RNN介绍RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。 普通 时间序列数据时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一 展开来自 CSDN内容神经网络nn（Neural Network）卷积神经网络cnn （Convolutional Neural Networks）Rnn（Recurrent Neural Network）循环神经网络Gan（Generative Adversarial Network对抗生成网络）查看所有章节更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_44153921/article/details/122201816
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