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。
第五节主要介绍物体识别问题的难点及克服这些难点的方法,重点介绍了数字识别和物体识别中使用的卷积神经网络,并介绍了由 Yann LeCun 和他的团队提出的 Le Net,这是一个在向前反馈网络中使用了反向传播的手写数字识别系统。