機器學習之神經網絡-王而川-專題視頻課程

機器學習之神經網絡—362人已學習
課程介紹    

    本課程主要講解神經元模型、權重、閾值、激活函數等定義，講解感知機與多層網絡，講解誤差逆傳播算法，全局小和局部小的概念，講解梯度尋優方法，過擬合問題，深度學習由來等知識點。
課程收益
    本課程需要掌握神經元模型、權重、閾值、激活函數等定義，感知機與多層網絡，誤差逆傳播算法，全局最小和局部最小的概念，梯度尋優方法，過擬合問題，深度學習由來等知識點。
講師介紹
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    樂川科技有限公司CEO，人工智能培訓講師，專業從事機器學習與深度學習培訓。參與多個人工智能領域項目，專注於機器學習與計算機視覺領域，長期參與無人駕駛汽車項目，專注研究無人駕駛領域的目標識別與跟蹤，善於人臉識別、物體識別、軌跡跟蹤、點雲識別分析等方向的新算法。
課程大綱
  第1章:神經網絡的定義和神經元模型
    1.神經網絡的定義與神經元模型  6:07
  第2章:感知機和多層網絡
    1.感知機  6:58
  第3章:誤差逆傳播算法及其過擬合問題
    1.誤差逆傳播算法  12:46
    2.過擬合問題  4:18
  第4章:全局最小和局部最小以及梯度尋優方法
    1.全局最小和局部最小  10:19
  第5章:深度學習由來
    1.深度學習一  8:05
    2.卷積神經網絡cnn爲例講解權值共享  11:54
  第6章:其他常見神經網絡
    1.RBF網絡  2:54
    2.ART網絡  4:01
    3.som網絡  2:42
    4.級聯相關網絡  2:43
    5.Boltzman機  4:45
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