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深度模型中的优化 孙嘉睿原创

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深度学习是机器学习的分支,是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法,它的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。如今,深度神经网络、卷积神经网络、深度置信网络和循环神经网络等多种深度学习框架已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。 本课程首先介绍了深度学习的发展历史、优势、应用领域及其与机器学习的关系,建立整体认识;接下来从数学基础和深度学习算法两方面进行展开,数学基础部分包含线性代数、概率、信息论、数值计算、机器学习基础等内容,深度学习算法部分包含深度前馈网络、正则化、优化、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等。 【课程目标】 了解深度学习的优势和应用 掌握深度学习相关的熟悉知识 掌握常用的深度学习算法 【适用对象】 AI开发者、学生 【课程大纲】 知识模块 简介 前言 深度学习的发展历史、优势、应用领域及其与机器学习的关系 数学基础 线性代数及概率和信息论、数值计算、机器学习基础 深度学习算法 前馈神经网络、正则优化、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN

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作者

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1
37分19秒
前言 王奇文
0
2
1时27分
线性代数及概率和信息论 王奇文
0
3
55分59秒
数值计算
0
4
44分18秒
机器学习基础 吴楚
0
5
1时25分
前馈神经网络 王奇文
0
6
1时32分
深度网络的正则化 王奇文
0
7
1时14分
深度模型中的优化 孙嘉睿
0
8
1时26分
卷积网络 王奇文
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