网络优化-线性神经网络，delta学习规则，梯度下降法(代码)

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课程介绍

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适合人群

对人工智能，深度学习感兴趣的人，渴望学习当今最热门最前沿技术的人。

你将会学到

从最基础的知识开始入手，带着大家进行体系化的学习，让大家一步一步深入深度学习神经网络领域。

课程简介

我们这门课程是面向0基础学员，从上世纪60年代最基础的的单层感知器开始学习，从最基础的知识开始，进行体系化的学习。

课程会包含神经网络领域大多数重要分支，并通过这些分支延伸到如今很热门的的深度置信网络DBN，卷积神经网络CNN，深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM。

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机器学习，深度学习神经网络领域多年开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。

课程大纲

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