跳转至

高级主题

本章节涵盖深度学习的前沿技术和高级研究方向，适合有一定基础后深入学习。

章节列表

章节 说明
01-模型压缩与加速 剪枝、量化、蒸馏等优化技术
02-自监督学习 无标注数据的预训练方法
03-图神经网络 图结构数据的深度学习
04-神经架构搜索 自动化网络设计
05-可解释AI 模型决策的可解释性
06-联邦学习 隐私保护的分布式学习
07-多模态学习 跨模态信息融合
08-强化学习基础 RL基本概念与算法
09-分布式训练 大规模模型训练技术
10-神经符号AI与持续学习 前沿研究方向

学习路径

Text Only
模型压缩 → 自监督学习 → 图神经网络 → 多模态学习
                ↓
        强化学习 → 分布式训练 → 前沿方向

核心领域

模型优化

  • 知识蒸馏、剪枝、量化
  • 推理加速与部署优化

学习范式

  • 自监督学习、半监督学习
  • 联邦学习、持续学习

架构创新

  • 图神经网络、神经架构搜索
  • 神经符号AI

学习建议

  1. 按需选择：根据研究方向选择相关主题
  2. 理论与实践结合：高级主题需要扎实的实践基础
  3. 关注论文：这些领域发展迅速，需要跟踪最新论文
  4. 动手实现：尝试复现核心算法加深理解

相关资源