《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:
2.3 感知器的几何空间解析
上节课主要从数学公式上了解感知器的基本原理,比较抽象,这节课换个思路,在几何空间里深入了解感知器,让大家有更加直观的理解。同时,你将了解到超平面、锥平面、凸优化等术语。
2.4 感知器的原理透析
上几节课介绍感知器的基本公式,并从几何空间上简单讲解,这节课继续深入下去,用可视化的方式剖析公式背后的原理。
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