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文章目录
- 深度学习重点知识点总览
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- 一、基础概念
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- [1. 神经网络基础](#1. 神经网络基础)
- [2. 损失函数与优化](#2. 损失函数与优化)
- [3. 数据预处理](#3. 数据预处理)
- 二、深度学习模型
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- [1. 卷积神经网络（CNN）](#1. 卷积神经网络（CNN）)
- [2. 循环神经网络（RNN）](#2. 循环神经网络（RNN）)
- [3. 注意力机制](#3. 注意力机制)
- 三、高级主题
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- [1. 生成对抗网络（GAN）](#1. 生成对抗网络（GAN）)
- [2. 强化学习](#2. 强化学习)
- [3. 自动微分](#3. 自动微分)
- 四、实践技巧
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- [1. 过拟合与欠拟合](#1. 过拟合与欠拟合)
- [2. 超参数调优](#2. 超参数调优)
- [3. 模型部署](#3. 模型部署)
- 总结
深度学习重点知识点总览
一、基础概念
1. 神经网络基础
- 神经元：基本计算单元，接收输入、加权求和、激活。
- 多层感知机（MLP）：最简单的神经网络结构，包含输入层、隐藏层和输出层。
- 激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh等，引入非线性。
2. 损失函数与优化
- 损失函数：衡量模型预测与真实标签之间差异的函数，如MSE、交叉熵。
- 优化算法：梯度下降、随机梯度下降（SGD）、Adam等。
- 反向传播：计算损失函数对参数的梯度，用于更新参数。
3. 数据预处理
- 归一化/标准化：调整数据尺度，加速收敛。
- 数据增强：增加数据多样性，防止过拟合。
- 批次处理：将大数据集分割为小批次，提高训练效率。
二、深度学习模型
1. 卷积神经网络（CNN）
- 卷积层：提取局部特征。
- 池化层：降维，减少计算量，增强鲁棒性。
- 全连接层：整合特征，进行分类或回归。
2. 循环神经网络（RNN）
- 基本RNN：处理序列数据，但存在梯度消失/爆炸问题。
- LSTM/GRU：长短期记忆网络/门控循环单元，解决梯度问题。
- 双向RNN：结合正向和反向信息，提高性能。
3. 注意力机制
- 自注意力：Transformer核心，计算序列中元素间的相关性。
- 多头注意力：并行计算多个自注意力，捕捉不同特征。
- 位置编码：为序列数据添加位置信息。
三、高级主题
1. 生成对抗网络（GAN）
- 生成器：生成假数据，试图欺骗判别器。
- 判别器：区分真假数据，提高识别能力。
- 训练策略：交替优化生成器和判别器。
2. 强化学习
- 策略网络：决定行动策略。
- 价值网络：评估状态或行动的价值。
- 环境交互：智能体根据策略选择行动，环境反馈奖励。
3. 自动微分
- 前向传播：计算输出和损失。
- 反向传播：计算梯度。
- 框架支持：TensorFlow、PyTorch等，简化实现。
四、实践技巧
1. 过拟合与欠拟合
- 正则化：L1、L2正则化，减少模型复杂度。
- Dropout：随机丢弃神经元，防止共适应。
- 早停：监控验证集性能，提前终止训练。
2. 超参数调优
- 网格搜索：遍历预设参数组合。
- 随机搜索：在参数空间随机采样。
- 贝叶斯优化：基于历史数据指导搜索。
3. 模型部署
- 模型压缩：剪枝、量化、知识蒸馏等。
- 推理加速：使用TensorRT、ONNX Runtime等工具。
- 云服务：AWS SageMaker、Google AI Platform等。
总结
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例如：以上就是今天要讲的内容，自学记录深度学习基础知识点总览。