机器学习之神经网络—362人已学习
课程介绍
本课程主要讲解神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义,讲解感知机与多层网络,讲解误差逆传播算法,全局小和局部小的概念,讲解梯度寻优方法,过拟合问题,深度学习由来等知识点。
课程收益
本课程需要掌握神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义,感知机与多层网络,误差逆传播算法,全局最小和局部最小的概念,梯度寻优方法,过拟合问题,深度学习由来等知识点。
讲师介绍
王而川 更多讲师课程
乐川科技有限公司CEO,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
课程大纲
第1章:神经网络的定义和神经元模型
1. 神经网络的定义与神经元模型 6:07
第2章:感知机和多层网络
1. 感知机 6:58
第3章:误差逆传播算法及其过拟合问题
1. 误差逆传播算法 12:46
2. 过拟合问题 4:18
第4章:全局最小和局部最小以及梯度寻优方法
1. 全局最小和局部最小 10:19
第5章:深度学习由来
1. 深度学习一 8:05
2. 卷积神经网络cnn为例讲解权值共享 11:54
第6章:其他常见神经网络
1. RBF网络 2:54
2. ART网络 4:01
3. som网络 2:42
4. 级联相关网络 2:43
5. Boltzman机 4:45
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课程介绍
本课程主要讲解神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义,讲解感知机与多层网络,讲解误差逆传播算法,全局小和局部小的概念,讲解梯度寻优方法,过拟合问题,深度学习由来等知识点。
课程收益
本课程需要掌握神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义,感知机与多层网络,误差逆传播算法,全局最小和局部最小的概念,梯度寻优方法,过拟合问题,深度学习由来等知识点。
讲师介绍
王而川 更多讲师课程
乐川科技有限公司CEO,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
课程大纲
第1章:神经网络的定义和神经元模型
1. 神经网络的定义与神经元模型 6:07
第2章:感知机和多层网络
1. 感知机 6:58
第3章:误差逆传播算法及其过拟合问题
1. 误差逆传播算法 12:46
2. 过拟合问题 4:18
第4章:全局最小和局部最小以及梯度寻优方法
1. 全局最小和局部最小 10:19
第5章:深度学习由来
1. 深度学习一 8:05
2. 卷积神经网络cnn为例讲解权值共享 11:54
第6章:其他常见神经网络
1. RBF网络 2:54
2. ART网络 4:01
3. som网络 2:42
4. 级联相关网络 2:43
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