趋近智
Keras深度学习要领
章节 1: 深度学习知识概览
什么是深度学习？
人工神经元与网络结构
神经网络的监督学习
Keras 简介
配置Keras环境
动手实践：环境验证
章节 2: 使用 Keras 构建神经网络
顺序式API
常见层类型：全连接层
激活函数
指定输入形状
函数式API
模型概览与可视化
实践：使用 Keras 构建你的第一个网络
章节 3: 训练深度神经网络
编译步骤
理解损失函数
优化算法
反向传播
训练循环：
fit() 方法批次与周期
验证数据与性能监控
模型评估：evaluate() 方法
动手实践：训练一个简单分类器
章节 4: 卷积神经网络 (CNN)
卷积网络简介
卷积层 (Conv2D)
池化层 (MaxPooling2D)
构建一个简单的CNN架构
CNN中的展平层和全连接层
在Keras中处理图像数据
了解特征图
实践：构建图像分类CNN
章节 5: 循环神经网络 (RNN)
序列数据概述
循环神经网络要点
Keras中的SimpleRNN层
梯度消失问题
长短期记忆（LSTM）网络
Keras中的LSTM层
门控循环单元 (GRU)
用于RNN的序列数据准备
实践：构建RNN/LSTM用于文本分类
章节 6: 改进模型表现和工作流程
理解过拟合和欠拟合
正则化方法：L1、L2、Dropout
数据增强
使用回调
保存和加载模型
TensorBoard 简介
超参数调优概念
动手实践：应用改进技术
人工神经元与网络结构
这部分内容有帮助吗？
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本基础教科书，提供人工神经元、激活函数和神经网络架构的理论背景。
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, Aurélien Géron, 2022 (O'Reilly Media, Inc.) - 一本实用指南，清晰讲解神经网络的构建模块，包括神经元和网络结构，侧重于 Keras。
- Neural Networks and Deep Learning, Michael A. Nielsen, 2015 (Determination Press) - 一本易于理解的在线书籍，从基本原理构建人工神经元和网络结构的概念。
- CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition - Lecture Notes, Fei-Fei Li, Justin Johnson, Serena Yeung, and Richard Zhang, 2023 - 大学课程笔记，涵盖人工神经网络的基本组成部分，包括神经元及其排列。