人工智能原理及其应用（第5版）：深度学习PPT教学课件.pptx

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1第 6 章深度学习《人工智能》苏松志26本章学习目标1 ，概述神经网络的发展历史2 ，解释神经元和前馈神经网络的计算过程3 ，理解损失函数、梯度下降和反向传播4 ，区分 CNN 、 RNN 和 Transformer 的结构特点5 ，了解 GAN 、 VAE 和扩散模型的基本思想3目录CONTENTS简史6.1前馈神经网络6.2卷积神经网络6.3循环神经网络6.4Transformer6.5深度生成式模型6.646.1简史从 1943 年“ M-P” 神经元模型的提出开始算起，神经网络的研究经历了 80 多年的历程，大致分为五个阶段：萌芽期、冰河期、复兴期、低谷期和崛起期。图 6.1 神经网络发展简史56.1简史五个发展阶段1. 萌芽期（ 1943—1969 ）提出 M-P 神经元模型、感知机等基本模型。2. 冰河期（ 1969—1983 ）感知机存在局限，计算...

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