神经网络与深度学原理精讲,视频教程下载

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课程介绍

人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

课程目录

第01课 跌宕起伏70年:神经网络发展概述.rar

第02课 线性神经网络.rar

第03课 BP神经网络应用.rar

第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络.rar

第05课 模拟退火算法与Boltzmann机.rar

第06课 ‎受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤‎.rar

第07课 深度置信网络:利用堆叠的RBM进行权值预训练,应用于图像编码与解码,图像识别.rar

第08课 万能逼近器:径向基神经网络 PCA与SVM神经网络.rar

第09课 卷积神经网络;经典应用:MNIST手写体数字识别,Imagenet图像识别.rar

第10课 计算机博弈原理,蒙特卡洛树搜索,深度学与AlphaGo,价值网络与策略网络的设计,构成和训练.rar

第11课 堆叠150层的超深度网络:深度残差网络.rar

第12课 递归神经网络.rar

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