这是一份开光的课程 |《神经网络》中文字幕版(1.3 & 1.4)

《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:

1.1 为什么要学习机器学习 & 1.2 神经网络机制中的脑科学原理

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

  • 1.3 简单的神经元模型
  • 1.4 ANN的MNIST学习范例

1.3 简单的神经元模型

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。

视频内容

1.4 ANN的MNIST学习范例

以经典的手写数字识别问题为例,详细讲解神经网络是如何从杂乱无章的图像中学习到潜在特征,并完美地区分不同数字的。主要步骤:设计简单的双层网络结构,数据准备,权值初始化,模型训练及权值动态更新。

视频内容

- END -

原文发布于微信公众号 - 数说工作室(shushuojun)

原文发表时间:2017-05-17

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