神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法與《最優(yōu)化方法》課程教學(xué)融合研究

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摘 要：近年來，人工智能在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都取得了極大的成功，這正是由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在最近十年內(nèi)的飛速發(fā)展。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo)就是最優(yōu)化，對(duì)一個(gè)復(fù)雜的問題中作出最優(yōu)決策。幾乎所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都可以建模為一個(gè)優(yōu)化問題。本文就求解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過程中涉及的優(yōu)化算法進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)《最優(yōu)化方法》課程教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行了探索。（剩余4291字）