多伦多大学计算机科学系教授,2013年加入谷歌,以神经网络方面的杰出贡献闻名,是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者。他在edX上的课程
本课程主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(前馈网络、卷积网络、循环网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。 要获取更新提醒,请关注 示
极具讽刺意义的是,Minsky教授,一直不看好深度学习的概念。他曾在 1969年出版了 Perceptron (感知器)一书,指出了神经网络技术 (就是深度学习的
神经网络和深度学习目前提供了针对图像识别,语音识别和自然语言处理领域诸多问题的最佳解决方案。传统的编程方法中,我们告诉计算机如何去做,将大问题划分为许多小问题
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的
在神经网络中,过拟合(Overfitting)是一个主要问题。此问题在现代网络中特别突出,因为现代网络有大量的权重和偏差。为了进行有效的训练,我们需要一个检测是否过拟合的方法
在神经网络中,过拟合(Overfitting)是一个主要问题。此问题在现代网络中特别突出,因为现代网络有大量的权重和偏差。为了进行有效的训练,我们需要一个检测是否过拟合的方法
深度学习之一:神经网络与深度学习 1 简介 本系列内容为Andrew NG的深度学习课程的笔记。深度学习课程在coursera及网易云课堂上都可以免费学习到。课程共计5部分,分别
(对后面的学习应用很广泛),到极大似然估计,从激活函数的种类与选择,到损失函数的确定,以及正则化,dropout等等防止学习过拟合的方法,在神经网络与深度学习的训练预测过程
深度神经网络在可以模拟更加复杂的情形,但是在上一章中,我们发现训练深度神经网络的时候会出现梯度消失的问题,从而导致模型训练失败。这一章,将会介绍可以被用在深度
深度学习神经网络新突破,准确率达75%_亿欧_
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