讲给入门者的深度学习

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  • 概念基础

    • 什么是深度学习
    • 深度学习如何工作
    • 深度学习基本原理
    • 工作原理
    • 参数的重要性
  • 学习方式

    • 有监督VS无监督
    • 有监督学习
    • 无监督学习
  • 基础知识

    • 训练集和测试集
    • 分类与回归
    • 过拟合
    • onehot编码
  • 神经网络基础

    • 神经网络结构
    • 神经元
    • 激活函数基础
    • 激活函数
  • 激活函数

    • 线性函数
    • 非线性函数
    • 阶跃函数
    • sigmoid函数
    • tanh函数
    • softmax函数
    • relu函数
  • 随机失活

    • 随机失活
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    • 原理
    • 均方误差
    • 交叉熵误差
    • 基础
  • 学习技巧

    • 随机梯度下降
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    • 梯度下降
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    课时介绍

    分类与回归

    课程介绍

    写给入门者的深度学习课程,帮助学习者快速入门深度学习。课程内容深入浅出,尽量避免了使用枯燥无味的公式,通过具体的实例展示深度学习的基本原理和方法。

    课程主要以介绍深度学习的基本原理为主,终点介绍了激活函数、损失函数、学习技巧等。

    课程最后以TensorFlow2.0为例展示了如何使用深度学习实现手写书识别。

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