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3月20日中午，beat365官方网站谢士春老师在工B308作“深度学习基础之人工神经网络”的报告，beat365官方网站青年教师认真聆听了此次报告。

首先，谢老师引入机器学习的概念，指出了机器学习的步骤是基于训练样本训练模型，获得一组参数（调参），并使用验证数据集验证，观察分类的正确性是否确实具有泛化性。讲述了常用的分类、聚类、过拟合、正则化等机器学习方面的知识。然而，传统的机器学习具有局限性，无法自动完成特征工程。针对传统机器学习所存在的不足，谢老师引入深度学习，告诉大家特征提取的动作可以由整个深度学习的网络模型自动完成。随后，谢老师详细讲解了深度学习中的神经元、感知机、激活函数、多层神经网络、学习规则和BP算法等一些重要的基础知识。

通过聆听谢老师的报告，让在座的各位同事对机器学习有了更加深入的认识。最后，崔琳老师简单安排了针对下周讲解的深度学习环境搭建，要事先做好哪些准备工作。（撰稿：崔琳  审核：宋启祥）