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课程介绍:
* b* \. B3 u- D p% l$ b1 U- R2 \" L6 \% P
深度学习基础介绍,本课作为深度学习系列课程的第二阶段,介绍算法与应用 。
- r9 O3 d, r/ }( q" e: I8 p5 d' L$ f [( v7 T6 S2 D; c3 |! }" p# _2 f5 T
讲师介绍:
5 S; c( B; z) I$ o4 L' v
3 Q, N( ?% {5 a8 v" m( D9 f美国犹他州立大学在读计算机博士,从事机器学习,深度学习,以及计算机视觉方向的研究。美国国家科学基金年轻学者奖学金获得者。' G& ?+ z9 I% c8 S1 }
6 {3 C0 w3 w4 P7 m7 t: P3 }0 M适合学员:, p5 O6 F1 u6 I& Q
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对数据挖掘,机器学习感兴趣的同学。
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0 U% c' _3 o) L课程时长:
9 k+ t5 _3 |$ O8 Y. I
& a2 W/ n3 t4 C$ Q: b4 ~8 {总时长14个小时,每集20分钟左右,适合碎片化学习。
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课程目录:9 V' f; i: K2 w& d7 N$ K
* P2 f7 k& P6 J4 ~. Y: W1.基本概念清晰版27:03
4 r/ V4 t6 _4 g* ~3 w2.软件包安装和环境配置总述33:16
7 h" X B* g3 ?* Y5 f: ]$ p3.环境配置分部详解32:27
( c7 j3 p$ X, _$ R& U! S; _4.环境配置分部详解下35:079 E% a: `) u+ Z
5.手写数字识别28:08( R* f9 T" v/ w4 ?9 I
6.神经网络基本结构及梯度下降算法43:01
, f7 G- J' t. D7.随机梯度下降算法12:131 l( m1 M! H ]. ~/ J1 E7 i- J
8.梯度下降算法实现上26:05
: J7 p6 n! `, w) C" k9.梯度下降算法实现下32:27
9 j5 ?* b7 _9 ^ o" K. g10.神经网络手写数字演示40:14
. g& E8 O4 \" w11.Backpropagation算法上33:39
6 P s& P* A n. H( ~12.Backpropagation算法下33:11
7 D' c3 `- x& `3 x; l3 q13.Backpropagation算法实现30:46
/ i$ p1 A8 g: o14.cross-entropy函数27:069 s- { d& I; _' i$ X! v
15.Softmax和Overfitting39:55
" ?* `& b0 D( ?3 P9 P+ E% x16.Regulization21:45
! @$ [: t# [" ^6 ?+ Q8 B; [% m1 L17.Regulazition和Dropout31:19# \: s! _3 I* O3 \& Y0 e
18.正态分布和初始化(修正版)17:088 @+ _9 K+ j+ v; C* T, a
19.提高版本的手写数字识别实现30:47
" D: c+ M; C9 N% B20.神经网络参数hyper-parameters选择31:07
- P# d1 ?4 B3 O$ |21.深度神经网络中的难点36:56
) Y+ ?0 B+ Z) r' z; Z' j22.用ReL解决VanishingGradient问题16:38 S0 L4 d6 N( N
23.ConvolutionNerualNetwork算法29:40
6 r8 G, ?: b( e! J# d) p24.ConvolutionNeuralNetwork实现上30:506 y4 r9 w' R( O# e' {- a
25.ConvolutionNeuralNetwork实现下22:16* R/ o8 T& v s) r
26.Restricted Boltzmann Machine24:53; E0 x+ t j7 @& q" o6 |
27.Restricted Boltzmann Machine下20:31; ~8 X$ T" v+ T& V- e+ {% I( ]! k6 I/ e
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder19:29, w" j/ F' ]$ {6 X
: _1 u0 P1 _6 X. B2 G# ^0 X: g }
! Q* U# Z2 A Y) d
& J1 m. l( m3 e! l
$ d* U# t) u' [8 t4 j% s \" E. H3 r9 @) `0 ~6 `
资源下载地址和密码(百度云盘): [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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