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课程介绍:
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2 Q5 f$ w2 I0 s# h: ^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 。! m; o" o" B& |& Y; ] r( O
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讲师介绍:
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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。
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适合学员:
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对数据挖掘,机器学习感兴趣的同学。
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) F$ ~& ?9 _4 [: f课程时长:
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总时长14个小时,每集20分钟左右,适合碎片化学习。. @/ `" |( i# B' v0 B7 P0 U
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课程目录:2 s& B/ D- E+ [" y% o6 w
% `& D2 v( b. Y9 Q4 ?6 x" j$ y1.基本概念清晰版27:03# O. U, i! a. r) a2 P; D
2.软件包安装和环境配置总述33:16) \' H: B& g. f" a8 W# ^
3.环境配置分部详解32:27
8 i' b) O2 r" f' ?- G4.环境配置分部详解下35:07
/ I& g3 B7 ~- G7 X6 M3 }) W5.手写数字识别28:08
" \" Y; j- V1 B' `# s5 ?* r3 F6.神经网络基本结构及梯度下降算法43:01
/ e: ~% o; u( y" o! B3 ^$ l& ?7.随机梯度下降算法12:136 h6 u+ e- m6 c4 `5 v
8.梯度下降算法实现上26:05
& s2 h4 \# o @8 X ]& [% T9.梯度下降算法实现下32:277 x% T% J1 `0 F2 g! e
10.神经网络手写数字演示40:14
% o7 j& y# U1 y! e; d$ C6 y11.Backpropagation算法上33:39
8 {6 m- ~$ V4 f1 P, _# Q, [3 _1 t6 p12.Backpropagation算法下33:11- z( d; j# U; w) X# H
13.Backpropagation算法实现30:46, A3 m* I& e1 S
14.cross-entropy函数27:06
+ o! g/ {% t* g; W4 C, @# W9 O15.Softmax和Overfitting39:55 X1 H) [- K' \+ h+ C& N
16.Regulization21:45
7 @5 t+ m( w0 d1 \" r17.Regulazition和Dropout31:19
8 Q0 e! m( n6 n% y18.正态分布和初始化(修正版)17:089 l$ R' t" A/ Q+ {
19.提高版本的手写数字识别实现30:47
' b: g) k8 z5 H1 |% J20.神经网络参数hyper-parameters选择31:07
% }6 f, b" X/ e& g% w1 R21.深度神经网络中的难点36:56
1 a8 V$ [3 h% y* f! c b n22.用ReL解决VanishingGradient问题16:38
9 O% x$ J0 \) X23.ConvolutionNerualNetwork算法29:40
+ E. o5 C* d5 x$ B. B24.ConvolutionNeuralNetwork实现上30:50
. P' q6 h% }8 D/ @9 Q! B2 r25.ConvolutionNeuralNetwork实现下22:16
' C1 G( u0 b- U( ?6 d. f26.Restricted Boltzmann Machine24:53
' \4 m& D2 Q, O, K4 R27.Restricted Boltzmann Machine下20:31# T* ~3 J" U$ a1 F" ~, n
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder19:29
2 v5 E0 P. L5 D& E; ~7 {& \# @/ U9 |" W& J9 p- G
3 N9 F. @3 J- f! U4 s* J$ }
$ o( D3 }0 S" f; [9 o w( T$ @0 T# N9 y2 A1 j8 I' V* f
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资源下载地址和密码(百度云盘): [/hide] 百度网盘信息回帖可见( B! u0 f* s+ y
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