教程 | Hinton 机器学习视频中文版:简单的神经元模型(1.3)

作为 AI 从业者,想必你和小编一样都有过类似的经历。

下定决心想要钻研机器学习类的课程,不仅要搞定学术理论,还得应对英语所带来的难题。

为了让广大 AI 青年们不再为英语所累,快速进入学习状态,雷锋网旗下 “AI 研习社” 推出了深度学习大牛 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列视频课程。本次课程来源于 Hinton 2012 年在多伦多大学的授课实录,适合于对 Machine Learning 有一定基础的同学来进一步学习研究。PS: 出于对 Hinton 知识成果的尊重以及版权的需要,AI 研习社已经获得了 Hinton 教授的亲自授权。

本套课程中,Hinton 重点介绍了人工神经网络在语音识别和物体识别、图像分割、建模语言和人类运动等过程中的应用,及其在机器学习中发挥的作用。与吴恩达的《Machine Learning》不同,这门课程更加深入地介绍了 Machine Learning 中神经网络具体操作方法。

视频内容

本期提要:神秘的神经元是如何传输信号的?什么样的数学公式可以模拟如此复杂的系统?有哪些常用的神经元模型?线性激励神经元ReLU和鼎鼎大名的Sigmoid又有何区别?这节课中,Hinton将为你一一解答。

原文发布于微信公众号 - AI研习社(okweiwu)

原文发表时间:2017-04-13

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