理论方面主要包括传统的机器学习和深度学习里的一些网络框架，首先说一下传统的机器学习，我认为这是很有必要的，从事 AI工作中免不了用到传统的方法模式识别与人工智能 matlab，比如回归、随即森林、SVM等，而且传统的机器学习理论性更强，更能让人了解机器学习中的内在内容。其次说一下深度学习网络模型，以计算机视觉为例，有很多成熟高效的网络模型，很多模型前后都有关联模式识别与人工智能 matlab，需要了解不同网络模型，比如奠定基础的，后面经常用于预训练的VGG，还有为深度网络提出解决方案的，还有近几年比较高效的SSD、YOLO系列，最后还有深度学习中的一些策略，比如怎么解决过拟合？BN是什么？是干什么的？激活函数有哪些和优缺点分别是什么？
本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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