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神经网络与深度学原理精讲视频教程

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发表于 2020-3-1 10:15:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

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【课程内容】

第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述
第02课 线性神经网络
第03课 BP神经网络应用
第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络
第05课 模拟退火算法与Boltzmann机
第06课 受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤
第07课 深度置信网络:利用堆叠的RBM进行权值预训练,应用于图像编码与解码,图像识别
第08课 万能逼近器:径向基神经网络 PCA与SVM神经网络
第09课 卷积神经网络;经典应用:MNIST手写体数字识别,Imagenet图像识别
第10课 计算机博弈原理,蒙特卡洛树搜索,深度学与AlphaGo,价值网络与策略网络的设计,构成和训练
第11课 堆叠150层的超深度网络:深度残差网络
第12课 递归神经网络

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