最近一直在看仙守博友所記錄的筆記?

Hinton的CSC321課程（完結(jié)，待文字潤色）：

1、lecture1-NN的簡介

2、lecture2-NN結(jié)構(gòu)的主要類型的概述和感知機(jī)

3、lecture3-線性神經(jīng)元和算法

4、lecture4-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語言上的應(yīng)用

5、lecture5-對(duì)象識(shí)別與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6、lecture6-mini批量梯度訓(xùn)練及三個(gè)加速的方法

7、lecture7-序列模型及遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

8、lecture8-RNN的訓(xùn)練方法之二三

9、lecture9-提高模型泛化能力的方法

10、lecture10-模型的結(jié)合與全貝葉斯學(xué)習(xí)

11、lecture11-hopfiled網(wǎng)絡(luò)與玻爾茲曼機(jī)

12、lecture12-玻爾茲曼機(jī)和受限玻爾茲曼機(jī)

13、lecture13-BP算法的討論和置信網(wǎng)

14、lecture14-RBM的堆疊、修改以及DBN的決策學(xué)習(xí)和微調(diào)

15、lecture15-自動(dòng)編碼器、語義哈希、圖像檢索

16、lecture16-聯(lián)合模型、分層坐標(biāo)系、超參數(shù)優(yōu)化及本課未來的探討

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/zyly/p/8636662.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的hinton教授的本科生课程CSC321-机器学习中的神经网的笔记的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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