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《神经网络》中文字幕版(2.5 感知器的局限性)

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数说君
发布2018-04-08 11:57:15
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发布2018-04-08 11:57:15
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文章被收录于专栏:数说工作室数说工作室

《Neutral Network for Machine Learning》(机器学习中的神经网络)系列课程,是深度学习大神 Geoffrey Hinton 毕生所学之作,也是他目前唯一一门的公开课

Hinton 何许人?之前介绍过,他是深度学习的开山祖师,三大巨头(另2位巨头是 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio,其中 Yann LeCun 是Facebook的人工智能研究总监,CNN(卷积神经网络)之父,同时也是 Hinton 的学生!)。

金庸小说里常见的桥段是,主角偶然的机会,得到了某位武学大师的秘籍,功力大(kai)增(gua)而成就伟业,张无忌的九阳神功、令狐冲的独孤九剑、虚竹的天山六阳掌、郭靖的降龙十八掌等等......

也许你很高傲,但面对这位祖师的毕生所学之作,我也要恭喜点进来的你,因为这份视频教程推出了中文字幕(翻译的是雷锋网旗下的公众号AI研习社,公众号:okweiwu,二维码见文末),更重要的是,这份中文字幕版,得到了 Hinton 神的亲自授权!

往期课程:

本文推送的是《Neutral Network for Machine Learning》这个系列的:

  • 2.5 感知器的局限性

2.5 感知器的局限性

由于感知器非常依赖输入数据,特征选得好,威力无穷,特征不好,那就差强人意了,这直接导致感知器发展受限,跌入低谷。下面详细解释下感知器的局限性。

视频内容

- END -

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原始发表:2017-06-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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