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                  主要技術(shù)： 深度學(xué)習(xí)              
                
            
              
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                  用到技術(shù)： 深度學(xué)習(xí)              
                
            
              
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          機(jī)器讀心術(shù)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)視頻教程共包括13課時(shí)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，通過(guò)教程的學(xué)習(xí)，會(huì)員可熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)，懂得怎樣運(yùn)用到自己的實(shí)際工作，設(shè)計(jì)有一定規(guī)模的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，智能化地解決某些場(chǎng)景的實(shí)際問(wèn)題。個(gè)人技術(shù)能力和數(shù)據(jù)分析能力，知識(shí)見(jiàn)解均會(huì)有明顯增長(zhǎng)，學(xué)習(xí)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友可以進(jìn)步一步學(xué)習(xí)此教程。
          

           
          


          

          

          機(jī)器讀心術(shù)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)視頻教程目錄介紹：
          

           
          


          
第1課 跌宕起伏70年：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概述；最簡(jiǎn)單的神經(jīng)元仿生：?jiǎn)螌痈兄鳌?/span>
          


          
第2課 線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于梯度下降的各種學(xué)習(xí)算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用：信用識(shí)別；為什么BP網(wǎng)絡(luò)丌能支持太多的隱層數(shù)？
          


          
第3課 Imagenet介紹。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用：圖像壓縮；稀疏自動(dòng)編碼器與特征提取。
          


          
第4課 能聯(lián)想和記憶的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，DHNN與DCNN；應(yīng)用：OCR識(shí)別，解決旅行商問(wèn)題。
          


          
第5課 模擬退火算法與Boltzmann機(jī)：隨機(jī)版的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
          


          
第6課 馬爾科夫鏈；受限Boltzmann機(jī)RBM，Gibbs采樣，CD學(xué)習(xí)算法。
          


          
第7課 應(yīng)用RBM進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾；深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）：利用堆疊的RBM進(jìn)行權(quán)值預(yù)訓(xùn)練，應(yīng)用于圖像編碼與解碼，圖像識(shí)別；生成式模型與判別式模型。
          


          
第8課 萬(wàn)能逼近器：徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PCA與SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
          


          
第9課 局部感受野與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN；經(jīng)典應(yīng)用：MNIST手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別，Imagenet圖像識(shí)別；GPU計(jì)算。
          


          
第10課 計(jì)算機(jī)博弈原理，深度學(xué)習(xí)與AlphaGo，價(jià)值網(wǎng)絡(luò)與策略網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，構(gòu)成和訓(xùn)練。
          


          
第11課 蒙特卡洛樹(shù)搜索與強(qiáng)化學(xué)習(xí)，Deepmind通用人工智能的嘗試。堆疊150層的超深度網(wǎng)絡(luò)：深度殘差網(wǎng)絡(luò)及其在Imagenet比賽中的表現(xiàn)。
          


          
第12課 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN；ELMAN和NARX；BPTT學(xué)習(xí)算法；對(duì)抗梯度消失；LSTM原理與結(jié)構(gòu)。
          


          

          

           
          

           
          

          機(jī)器讀心術(shù)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)視頻教程部分資料截圖展示：
          

           
          

           
          

          

           
          

           
          

          

           
          

           
          

           
                 
           
       
          
     
     
          
   
     
 
     
          
     
       
		 
          
		           
          
     
          
      
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