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人工神经网络

快速进入尖端计算学习方法。

本互动课程深入人工神经网络的基础,从基本框架到更现代的技术,如对抗模型。

你将回答诸如计算机如何区分猫狗图片,以及它如何学会下伟大的国际象棋等问题。

互动
小测验

28

概念和
练习

210 +
  1. 1

    学习与大脑

    要建立一个人工学习算法,首先要从人类大脑开始。

    1. 神经网络的学习问题

      对学习问题有一个全面的认识。

    2. 计算机模拟大脑

      了解人类大脑如何激发人工神经网络的机制。

    3. 神经元的计算模型

      建立一个神经元的计算模型,并探索为什么它如此强大。

  2. 2

    神经网络的数学

    关于向量、矩阵和优化的复习。

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      神经网络向量

      一个向量的快速概述,它被用来表示ANN的输入和权值。

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      神经网络矩阵

      矩阵有助于简化算法表示,并且在实践中可以提高性能。

    3. 包含在
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      神经网络优化

      导数在优化模型参数(如权重和偏差)方面起着关键作用。

  3. 3.

    感知器

    许多神经网络的组成部分。

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      感知器作为线性分类器

      了解为什么感知器是一个线性分类器,并探索它的优点和局限性。

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      感知器学习算法

      建立感知器的学习算法,并学习如何优化它。

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      处理感知器的局限性

      深入了解感知机的局限性,并探讨如何克服其中的一些局限性。

  4. 4

    多层感知器

    把它们串在一起。

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      基础和动力

      学习如何转换数据,使其成为线性可分的。

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      实际的例子

      看看多层感知器的力量,应用于运动服营销问题。

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      多层感知器-模型复杂性

      如何衡量一个模型有多复杂,并避免不必要的肤色?

  5. 5

    反向传播

    使用模型的输出来训练它做得更好。

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      梯度下降法

      掌握这个优化问题的强大工具,如最小化损失。

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      反向传播-更新参数

      了解我们如何更新参数-即使是那些隐藏层!

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      反向传播

      对于梯度下降,您需要这个工具来有效地计算误差函数的梯度。

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      消失和爆炸梯度

      如果你不小心,一个激活函数可以压缩或放大梯度。

  6. 6

    卷积神经网络

    模型来捕获数据中的结构信息。

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      卷积神经网络-概述

      这些网络擅长于图像分类问题,甚至取得了比人类更好的表现!

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      隆起和大步

      探索卷积、填充和跨步——功能图背后的数学细节。

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      卷积神经网络-池化

      学习如何向下采样图像,同时保留足够的信息来识别丰富的对象。

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      应用程序和性能

      真实世界的应用程序之旅,从文本到语音到艺术风格的转换!

  7. 7

    复发性神经网络

    模型通过记忆我们已知的信息来处理顺序数据。

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      复发性神经网络

      探索这个强大的模型来处理不独立的数据,比如句子中的单词。

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      训练递归神经网络

      学习如何通过时间反向传播训练RNN。

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      长时间的短期记忆

      长期短期记忆比简单的rnn更能“记住”过去。

  8. 8

    先进的架构

    随机神经网络,对抗技术,矢量化和其他高级主题的研究。

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      随机神经网络

      探索更好的随机过程模型,如股票价格或天气。

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      生成对抗的网络

      神经网络是如何生成逼真的假人的?

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      变分Autoencoders

      GANs的这种变体有时甚至更强大。

    4. 包含在
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      Word2Vec

      学习单词如何向量化来表示它们的相对关系。