神经网络的模型分层结构 - 深度学习之父 Geoffrey Hinton 的神经网络第 15 课(中文字幕)

作为深度学习祖师,Geoffrey Hinton 的每一句每一言,都使学习者如奉纶音。浓缩其毕生所学的《Neutral Network for Machine Learning》,则是唯一一门 Hinton 老师系统讲授的公开课。

自 2012 年开课,NNML 就一跃成为深度学习开发者的殿堂级慕课。时隔五年,仍然是内容最“干”、最值得学习的深度学习课程。

如果说吴恩达的《Machine Learning》是最佳入门课程,描述 NNML 则只需两个字: “必修”——对于有志于真正掌握深度学习的人而言。

它很难,但也因此没有做任何“dumb down”——为照顾小白而牺牲“厚度”,把原本并不单纯的原理硬以简单的类比表述出来,是几乎所有深度学习课程不得不做的妥协。

但这门课没有。

Lecure 15 神经网络的模型分层结构

视频内容

内容简介

本节课主要介绍了数据的降维方法,从PCA(Principal Components Analysis)在信号处理领域的广泛应用,到效果根伟显著的自编码(autoencoder),非常详细地解释了其中的原理。

原文发布于微信公众号 - AI研习社(okweiwu)

原文发表时间:2017-06-07

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