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第 21 章 深度学习 (Deep Learning)

      +
      本章主旨

      本章是 AIMA 4e 的"深度学习"——CNN / RNN / Transformer / 训练技巧。理解后才能掌握 AI 各子领域。

      一、核心概念

      本章围绕 4 个核心概念展开：

      概念 定义 + 重要性 实现提示

      CNN

      卷积 / 池化

      §21.1-21.3

      RNN / LSTM

      序列 / 长依赖

      §21.4-21.5

      Transformer

      自注意力 / 多头

      §21.6-21.7

      训练技巧

      dropout / batch norm / 优化

      §21.8

      二、本章要点

      • *

      • DKL(P||Q)，其中 DKL 为库尔贝克-莱布勒散度（Kullback-Leibler divergence），它满足 DKL(P||P) = 0。因此，对于固

      • 们说明了隐藏层作为网络信号传输的中间过程，应当满足一定要求。

      学习建议

      • AIMA 4e 是 AI 标准教材——每章配套习题巩固理解。

      • 实现关键算法（搜索 / CSP / 逻辑 / 概率 / 学习）才能真正掌握。

      • 与机器学习 / 深度学习课程结合；现代 LLM / Diffusion 改变 AI 格局。

      三、关键图表

      视觉图表

      图 {ch_num}-1
      Figure 1. 图 {ch_num}-1：{zh}总览

      四、思维导图

      mindmap
  root((第 {ch_num} 章 {zh}))
    CNN
    RNN / LS
    Transfor
    训练技巧

      五、重点与易错点

      • CNN / RNN / Transformer / 训练技巧。

      • 配套习题：原书第 {ch_num} 章末尾。

      • 实现建议：用 Python / AIMA 代码库 (aima.cs.berkeley.edu) 实践关键算法。

      • 跨章衔接：第 20 章上下文；AI 各子领域互为基础。