讲解神经网络结构中的输入层,隐藏层,激活函数,输出层
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适合人群
通过本课程对深度学的多个算法进行系统的学习,从每个算法的基本原理到实际应用这个角度来学习每一个算法
并且通过多个综合实战案例进行实际应用
你将会学到
系统学习:深度学的工作原理,学习神经网络,卷积神经网络,RNN网络结构以及LSTM网络结构
- 深度学
- 深度学习
- 神经网络
- 卷积神经网络
- CNN
- RNN网络结构
- LSTM网络结构
课程简介
课程简介:
欢迎加入我的51CTO官方专属交流群:697483006
有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来,我会及时给予解答的。
本课程是人工智能系列课程中深度学中的部分。
建议可以先学习机器学部分的知识点,再学习深度学的内容,效果会更佳。
机器学的课程:
可以先学习第一课,有关numpy,pandas,matpltlib python库,链接为:https://edu.51cto.com/course/23206.html
第二课:机器学中的线性回归,逻辑回归,梯度下降:https://edu.51cto.com/course/23221.html
第三课:机器学中的决策树以及相关的实战案例 链接为:https://edu.51cto.com/course/23223.html
第四课程:人工智能系列课程集成算法,贝叶斯算法,聚类,降维,支持向量机,综合案例开发 链接为:https://edu.51cto.com/course/24206.html
深度学的课程涉及到的知识点:
神经网络的工作原理
神经网络的前向传播与反向传播
卷积神经网络的工作原理以及前向传播和反向传播
RNN网络结构的工作原理
LSTM网络结构的工作原理
展开更多
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