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AI是21世纪的媲美电的发明

神经网络(Neural Networks)

深度学习(Deep Learning)

 第一节课我将学习如何建立一个神经网络,以及一个深度神经网络,如何在数据上训练它。

我们会以猫的图片为训练对象,我们要做的事是识别:这是猫,这不是猫

第二节课我将进行深度学习方面的实践。学习严密的构建神经网络,如何真正的让它表现良好,我将学习超参数调整、正则化、诊断偏差和方差以及一些高级优化算法比如Momentum和Adam

第三节课我们学习如何结构化我的机器学习工程,构建机器学习系统的策略改变了深度学习的错误,比如你分割数据的思路是将分割成训练集,比较级或改变的验证集以及测试集合,这改变了深度学习的错误

第四节课我们学卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),经常被用于图像领域,我们学习如何搭建这样的模型

第五节课我将学习序列模型以及如何将他们应用到自然语言处理(Nature Language Processing),序列模型包括循环神经网络(Recurrent Neural Network),长短期记忆网络(Long Short-Term Memory models),

 

posted @ 2024-01-02 09:57  静听微风tom  阅读(2)  评论(0编辑  收藏  举报