机器读心术之神经网络与深度学习 视频教程

课程介绍：

用最通俗的语言，从起点开始，由浅入深讲解这些机器领域里最深奥的知识，使即使基础不扎实，理解能力不超群的大众，也能通过课程掌握这些前沿领域的细节技术，并且应用在自己的场景里去完成某些事情。这不是一项轻松愉快的讲授任务，但按照以往在炼数成金上讲授诸多同样具有难度的课程的经验，以及各位同学的鼓励鞭策，又给我无穷的力量和信心，坚持下去把课程做完做好。

适用人群：

对神经网络技术和深度学习感兴趣者，潜在研究者，爱好者，职业方向准备转型高级数据分析师，迈向数据科学家的朋友。较好是学习过炼数成金上《机器学习》课程或具备类似能力。

课程目录：

第1课 跌宕起伏70年：神经网络发展概述；最简单的神经元仿生：单层感知器。

第2课 线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的各种学习算法；BP神经网络应用：信用识别；为什么BP网络丌能支持太多的隐层数？

第3课 Imagenet介绍。BP神经网络应用：图像压缩；稀疏自动编码器与特征提取。

第4课 能联想和记忆的Hopfield神经网络，DHNN与DCNN；应用：OCR识别，解决旅行商问题。

第5课 模拟退火算法与Boltzmann机：随机版的Hopfield神经网络。

第6课 马尔科夫链；受限Boltzmann机RBM，Gibbs采样，CD学习算法。

第7课 应用RBM进行协同过滤；深度置信网络（DBN）：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；生成式模型与判别式模型。

第8课 万能逼近器：径向基神经网络；PCA与SVM神经网络。

第9课 局部感受野与卷积神经网络CNN；经典应用：MNIST手写体数字识别，Imagenet图像识别；GPU计算。

第10课 计算机博弈原理，深度学习与AlphaGo，价值网络与策略网络的设计，构成和训练。

第11课 蒙特卡洛树搜索与强化学习，Deepmind通用人工智能的尝试。堆叠150层的超深度网络：深度残差网络及其在Imagenet比赛中的表现。

第12课 递归神经网络RNN；ELMAN和NARX；BPTT学习算法；对抗梯度消失；LSTM原理与结构。

〖课程目录〗:

• | └──70.机器读心术之神经网络与深度学习
• | | ├──01
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• | | | ├──基于BP网络的个人信贷信用评估
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• | | | ├──Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf 1.57M
• | | | └──基于BP网络的个人信贷信用评估.rar 24.90kb
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• | | | ├──BP神经网络实现图像压缩.rar 64.95kb
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• | | | ├──12.1 RBM.ppt 1.91M
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• | | | ├──LDA数学八卦.pdf 2.46M
• | | | ├──Learning Algorithms for the Classification Restricted Boltzmann Machine.pdf 361.09kb
• | | | ├──Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks.pdf 360.60kb
• | | | ├──Semantic Hashing.pdf 729.28kb
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• | | | ├──机器学习-周志华-带目录.pdf 38.47M
• | | | ├──深度学习笔记_-_RBM.pdf 912.86kb
• | | | ├──受限波尔兹曼机简介 (1).pdf 1.09M
• | | | └──受限玻尔兹曼机(RBM)学习笔记.doc 5.67M
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• | | | ├──《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.zip 11.82M
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