神经网络与深度学习 吉建民 USTC jianminOustc.edu.cn 2021年6月11日 4口◆404三·1=，生9QC
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 神经网络与深度学习 吉建民 USTC jianmin@ustc.edu.cn 2021 年 6 月 11 日
Used Materials Disclaimer:本课件大量采用了台大李宏毅教授及复旦大学邱锡鹏 副教授的深度学习课件内容，也采用了GitHub中深度学习开源 代码，以及部分网络博客内容 口·三4，进分双0
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Table of Contents 深度学习简介 Neural Network Goodness of Function Pick the Best Function 前馈神经网络 Tips for Deep Learning 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN) Keras CNN in Keras RNN in Keras 4口◆4⊙t4三1=，￥9QC
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Table of Contents 深度学习简介 Neural Network Goodness of Function Pick the Best Function 前馈神经网络 Tips for Deep Learning 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） Keras CNN in Keras RNN in Keras
Machine Learning Looking for a Function ·Speech Recognition r )=“"How are you" ·Image Recognition r( )=“cat" ·Playing Go f( ）=“5-5” (next move) ·Dialogue System f( “Hi” )= “Hello” (what the user said) (system response) 口卡回t·三4色，是分Q0
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Machine Learning ≈ Looking for a Function
Image Recognition: Framework "cat A set of Model function 万，2… “cat" "money" “dog" f( "snake" 4口◆4日4三+1=，￥9QC
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