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【课程介绍】
本课程主要讲解神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义，讲解感知机与多层网络，讲解误差逆传播算法，全局小和局部小的概念，讲解梯度寻优方法，过拟合问题，深度学习由来等知识点。
本课程主要讲解神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义，讲解感知机与多层网络，讲解误差逆传播算法，全局小和局部小的概念，讲解梯度寻优方法，过拟合问题，深度学习由来等知识点。
【课程收益】
本课程需要掌握神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义，感知机与多层网络，误差逆传播算法，全局最小和局部最小的概念，梯度寻优方法，过拟合问题，深度学习由来等知识点。
本课程需要掌握神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义，感知机与多层网络，误差逆传播算法，全局最小和局部最小的概念，梯度寻优方法，过拟合问题，深度学习由来等知识点。
课程大纲
课件付费后打包下载
- 第一章：神经网络的定义和神经元模型
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- 1. 神经网络的定义与神经元模型 课件付费后下载 6:07
- 第三章：误差逆传播算法及其过拟合问题
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- 1. 误差逆传播算法 课件付费后下载 12:46
- 2. 过拟合问题 课件付费后下载 4:18
- 第四章：全局最小和局部最小以及梯度寻优方法
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- 1. 全局最小和局部最小 课件付费后下载 10:19
- 第五章：深度学习由来
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- 1. 深度学习一 课件付费后下载 8:05
- 2. 卷积神经网络cnn为例讲解权值共享 课件付费后下载 11:54
- 第六章：其他常见神经网络
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- 1. RBF网络 2:54
- 2. ART网络 4:01
- 3. som网络 2:42
- 4. 级联相关网络 2:43
- 5. Boltzman机 4:45
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