深度置信网络DBN-DNN(论文讲解)
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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
理解并学习深度学习中最热门最核心的深层网络。
课程简介
这门课程是“深度学习入门系列”的后续内容。
在入门系列的课程中,我们基本学习了深度学习的一些基础知识,在这门课程中我们将进一步学习深度学习的核心内容。核心内容包括深度置信网络DBN,卷积神经网络CNN,深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM的构建以及使用。
最后一部分我们也会稍微讲解一些人工智能非常前沿的发展强化学习RL,迁移学习TL和生成式对抗网络GAN。
注:本课程是理论型课程,学习资料中不提供代码
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- 第一章 深度置信网络DBN-DNN
- 1-1试看 课程介绍,推荐系统算法介绍18:36
- 1-2受限玻尔兹曼机在推荐系统中的应用(论文讲解)19:28
- 1-3深度置信网络DBN-DNN(论文讲解)19:08
- 第二章 卷积神经网络CNN
- 2-1卷积神经网络CNN20:00
- 2-2手写体识别网络LeNET-5结构分析(论文讲解)28:58
- 2-3ImageNet介绍08:33
- 2-4试看 ILSVRC12图像识别比赛**AlexNet(论文讲解)38:57
- 2-5GPU及TPU介绍09:04
- 第三章 152层深度残差网络RES
- 3-1深度残差网络RES(论文讲解)43:07
- 3-2批量正则化Batch Normalization21:03
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