循环神经网络介绍-RNN模型
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适合人群
面向统计、数学、金融、计算机等相关专业本科生和研究生、以及对人工智能感兴趣的人士
你将会学到
理解深度学习的数学基础,掌握使用梯度下降算法求解函数最小值。理解神经网络的基本原理,掌握反向转播算法
- 理解深度学习的数学基础,掌握使用梯度下降算法求解函数最小值。
- 理解神经网络的基本原理,掌握反向转播算法对神经网络进行优化。
- 能够编程实现反向转播算法。
- 掌握一种深度学习编程框架,能在该框架下进行数据加载与预处理,构建网络,训练网络,性能评估等。
- 理解神经网络的基本原理,能够设计并编程实现神经网络解决一些实际问题。
- 理解神经网络的基本原理,能够设计并编程实现神经网络处理一些问题。
课程简介
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
【该课程不提供任何学习资料】
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- 第一章 深度学习介绍
- 1-1试看 人工神经网络介绍48:23
- 1-2深度学习中的常用概念32:59
- 第二章 全连接神经网络基础
- 2-1全连接神经网络介绍10:40
- 2-2全连接神经网络-手写数字识别-keras框架09:01
- 2-3全连接神经网络-手写数字识别-pytorch框架25:32
- 2-4全连接神经网络-多因子选股模型-keras框架17:11
- 2-5全连接神经网络-多因子选股模型-pytorch框架03:08
- 第三章 卷积神经网络基础
- 3-1卷积神经网络介绍20:37
- 3-2卷积神经网络-手写数字识别-keras框架04:12
- 3-3卷积神经网络-手写数字识别-pytorch框架02:15
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