222页PPT！Get神经网络与深度学习的好机会~

专家讲堂

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——重点高校一线教授倾情奉献

——聚焦机器学习等热点学科

——入门级基础理论和关键技术

——内容超级丰富的PPT讲义

——全面系统理清学科脉络

为了方便广大初学者快速、系统地掌握机器学习知识，图图推出“专家讲堂”栏目，本期内容将聚焦神经网络与深度学习，精彩不要错过哦！

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模仿人类或动物大脑结构是实现机器学习的一种重要方式，基于这种方式的机器学习通常称之为连接主义学习或连接学习。

连接学习主要通过建立人工神经网络数学模型实现对生物神经系统组织结构、信息处理方式和系统功能的抽象、简化和模拟，由此实现机器学习和人工智能的目标。

在连接主义学习发展早期，人们针对不同类型的机器学习任务建立了多种比较经典的人工神经网络模型，为使用神经网络模型有效解决复杂实际问题奠定了一定的理论基础，随后人们开始尝试构造更加复杂、计算能力更强的神经网络模型以解决复杂的实际任务。

近年来，具有较深层次的深度神经网络模型研究取得了较大进展，在游戏博弈、视频图像处理和自然语言理解等多个领域取得了巨大成功，并在全社会掀起了机器学习和深度学习的研究热潮。

接下来，图图用222页PPT介绍连接学习与人工神经网络的基本理论和关键技术，主要包括：

• 人工神经网络模型的基本结构和基本训练算法

• 径向机网络、自编码器和玻尔兹曼机等几种重要的人工神经网络模型

• 深度学习的基本理论

专家介绍

汪荣贵，合肥工业大学计算机与信息学院教授，主要研究方向智能视频处理与分析、车载视觉增强系统、多媒体技术等。E-mail: wangrgui@hfut.edu.cn

参考教材: 《机器学习及其应用》，汪荣贵等编著，2019年8月第1版（京东、淘宝、当当均有售）

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编辑：韩小荷

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