5天搞定深度学习入门系列

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课程目录
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  • 深度学习入门

    • 神经网络概述
    • 神经网络发展史
    • 从0到1-单层感知器
    • 从0到1-单层感知器(代码实践)
    • 网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法
    • 网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法(代码)
    • 进军多层-BP神经网络介绍
    • 进军多层-BP神经网络介绍(代码实践1)
    • 进军多层-BP神经网络介绍(代码实践2)
    • 深入理解BP神经网络(论文讲解)
    • 过拟合,以及google神经网络小工具
    • Hopfield神经网络
    • Hopfield神经网络(代码实践)
    • 玻尔兹曼机
    • 受限玻尔兹曼机RBM
    • 受限玻尔兹曼机RBM(代码实践)
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课时介绍

详细介绍线性神经网络,delta学习规则以及梯度下降算法。

课程介绍

我们这门课程是面向0基础学员,从上世纪60年代基础的的单层感知器开始学习,从基础的知识开始,进行体系化的学习。 课程会包含神经网络领域大多数重要分支,并通过这些分支延伸到如今热门的的深度置信网络DBN,卷积神经网络CNN,深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM。 帮助大家从人工智能神经网络的新手变成高手。
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