|
首页
|
电子技术
|
电子应用
|
电子头条
|
社区
|
论坛
测评
博客
电子技术视频
|
下载
|
电路图
|
参考设计
|
Datasheet
|
活动
|
直播
|
datasheet
datasheet
文章
搜索
中文
En
|
首页
|
电子技术
|
电子产品应用
|
电子头条
|
论坛
|
大学堂
|
下载
|
参考设计
|
Datasheet
|
活动
|
技术直播
|
datasheet
datasheet
文章
搜索
大学堂
上传课程
首页
课程
TI培训
直播频道
专题
相关活动
其他资源
下载中心
电路图
参考设计
您的位置:
EEWORLD大学堂
/
机器学习/算法
/
Hinton机器学习与神经网络
/
Overview of mini-batch gradient descent
本课程为精品课,您可以登录eeworld继续观看:
Overview of mini-batch gradient descent
登录
播放列表
课程目录
课程笔记
课时1:Why do we need machine learning
课时2:What are neural networks
课时3:Some simple models of neurons
课时4: A simple example of learning
课时5:Three types of learning
课时6:An overview of the main types of network architecture
课时7:Perceptrons
课时8:A geometrical view of perceptrons
课时9:Why the learning works
课时10:What perceptrons can not do
课时11:Learning the weights of a linear neuron
课时12:The error surface for a linear neuron
课时13:Learning the weights of a logistic output neuron
课时14:The backpropagation algorithm
课时15:How to use the derivatives computed by the backpropagation algorithm
课时16:Learning to predict the next word
课时17:A brief diversion into cognitive science
课时18:Another diversion_The softmax output function
课时19:Neuro-probabilistic language models
课时20:ways to deal with large number of possible outputs
课时21:Why object recognition is difficult
课时22:Ways to achieve viewpoint invariance
课时23:Convolutional neural networks for hand-written digit recognition
课时24:Convolutional neural networks for object recognition
课时25:Overview of mini-batch gradient descent
课时26:A bag of tricks for mini-batch descent
课时27:The momentum method
课时28:A separate, adaptive learning rate for each connection
课时29:rmsprop_divide the gradient
课时30:Modeling sequences_brief overview
课时31:Training RNNs with backpropagation
课时32:A toy example of training an RNN
课时33:Why it is difficul to train an RNN
课时34:Long term short term memory
课时35:Modeling character strings with multiplicative connections
课时36:Learning to predict the next character using HF
课时37:Echo state networks
课时38:Overview of ways to improve generalization
课时39:Limiting size of the weights
课时40:Using noise as a regularizer
课时41:Introduction to the bayesian approach
课时42:The bayesian interpretation of weight decay
课时43:MacKays quick and dirty method of fixing weight costs
课时44:Why it helps to combine models
课时45:Mixtures of experts
课时46:The idea of full bayesian learning
课时47:Making full bayesian learning practical
课时48:Dropout an efficient way to combine neural nets
课时49:Hopfield Nets
课时50:Dealing with spurious minima in hopfield nets
课时51:Hopfields Nets with hidden units
课时52:Using stochastic units to improve search
课时53:How a boltzmann machine models data
课时54:The boltzmann machine learning algorithm
课时55:More efficient ways to get the statistics
课时56:Restricted boltzmann machines
课时57:An example of contrastive divergence learning
课时58:RBMs for collaborative filtering
课时59:The ups and downs of backpropagation
课时60:Belief nets
课时61:The wake-sleep algorithm
课时62:Learning layers of features by stacking RBMs
课时63:Discriminative fine-tuning for DBNs
课时64:What happens during discriminative fine-tuning
课时65:Modeling real-valued data with an RBM
课时66:RBMs are infinite sigmoid belief nets
课时67:From principal components analysis to autoencoders
课时68:Deep Autoencoders
课时69:Deep autoencoders for document retrieval and visualization
课时70:Semantic hashing
课时71:Learning binary codes for image retrieval
课时72:Shallow autoencoders for pre-training
课时73:Learning a joint model of images and captions
课时74:Hierarchical coordinate frames
课时75:Bayesian optimization of neural network hyperparameters
时长:8分22秒
日期:2019/04/09
收藏视频
上传者:木犯001号
去评论
课程介绍
相关标签:
神经网络
机器学习
反向传播
机器学习祖师爷之一Geoffrey Hinton大神于2012年主讲录制。课程内容以深刻睿智,鞭辟入里见长。课程深入介绍了Machine Learning中的神经网络的方法,人工神经网络在语音识别和物体识别、图像分割、建模语言和人类运动等过程中的应用,及其在机器学习中发挥的作用。
显示全部 ↓
推荐视频
用户评论
木犯001号
课程ppt下载地址 https://download.eeworld.com.cn/detail/%E6%9C%A8%E7%8A%AF001%E5%8F%B7/598715
2019年04月04日 13:59:16
回复
|
顶
()
猜您喜欢
推荐帖子
gprs 模块 使用ppp协议协商 返回数据分析?
下面是输入AT+CGDATA=="PPP",1 命令后返回的16进制数据7E FF 7D 23 3F 7D 21 21 7D 23 7D 20 7D 39 7D 22 7D 26 7D 20 7D 2A 7D 20 7D 20 7D 27 7D 22 7D 28 7D 22 7D 25 7D 26 CE 53 E3 A3 7D 23 7D 25 3F 23 7D 25 8F 96 7E转意后为:7
torresgerrard
嵌入式系统
【与春天约会】 一路奔波 南京小游
与春天约会,与美女约会,与兄弟聚会。一路奔波到南京,高速路上又见车祸、又遇塞车。一路奔波到处逛,还真是挺累的,但还是很HAPPY的。不过想来惭愧的是,去NJ的最重要原因是因为要去那里陪吃火锅(履行承诺),而不是要去游玩,HOHO~~~下面传一些游玩时候拍的小照吧。看看这棵树如何,看看有没有什么不同,别小看它哦,下面会揭秘给你。怎么样,没看出来什么名堂吧?看看下面这张,你就会略知一二了。再看看这一张
fengxin
聊聊、笑笑、闹闹
参与HELPER2416开发板助学计划——第一周总结
拿到板子已经整整一周了,这一周收获还是很多的:pleased:,现作一总结:首先以前没接触过ARM,算是从0开始吧,拿到板子首先按照开发板说明对板子做了测试,当然刚开始就遇到很多困难,尤其是超级串口那块,纠结了很久,最后听了版主的建议,换SecureCRT,算多学了一个工具吧。然后开始了真正的学习之路,当看到论坛各种帖子时,我迷糊了,对于我这种初学者来说都是没听过的词,什么烧写nand flash
数码小叶
嵌入式系统
请教ucos一个小问题?!
看很多书上的例程时,他们都会在建立一个新任务的程序内加这么一句#if OS_CRITICAL_METHOD ==3OS_CPU_SRcpu_sr#endif字面就是如果开关中断的方法是第三种,那么创建个cpu状态寄存器? 有什么实际意思和作用呢?我没用程序也跑起来了啊
h295472204
实时操作系统RTOS
【CN0278】带有附加电压输出能力的完整4-20mA HART解决方案
EEWORLD社区
ADI参考电路
UCOS II的程序问题、#define __IO_REG32_BIT(NAME, ADDRESS,
#define __IO_REG32_BIT(NAME, ADDRESS, ATTRIBUTE, BIT_STRUCT)\volatile __no_init ATTRIBUTE union \{\unsigned long NAME;\BIT_STRUCT NAME ## _bit;\} @ ADDRESS上面的程序看不懂了,,在下面这句程序中进行了引用:__IO_REG32_BIT(IODIR
racwin0
实时操作系统RTOS
推荐内容
热门视频
更多
开源项目推荐
更多
使用 Analog Devices 的 LTC1261CS 的参考设计
超迷你Arduino
油液污染度颗粒检测板(二)-传感器信号板
ADR3450 5V 输出微功率、高精度电压基准的典型应用
AI红外语音助手
使用 ROHM Semiconductor 的 BA15BC0WT-V5 的参考设计
L7809A 大电流稳压器的典型应用
具有 6V 输入 UVLO 的 LTC3633IUFD 3.3V/1.8V 顺序稳压器的典型应用电路
Cree XLamp 高 CRI (XM-L2 20-W) MR16 参考设计
【物联网】鸿蒙物联网智能WIFI开关+4219105A
热门文章
更多
热像仪将成为汽车标配的一部分
Galaxy Z Flip3销量好:三星可能取消Galaxy S21 FE发布
徐直军:华为云已成中国第二、全球第五的云服务提供商
高功率密度内置电源
示波器探头衰减x1与x10的区别
指针万用表与数字万用表的比较
东芝推出有助于降低设备待机功耗的高电压、低电流消耗LDO稳压器
06-S3C2440学习之移植2012u-boot到S3C2440(移植过程四)支持Nand Flash+支持DM9000网卡
电路图
面向工业应用的全新电流传感器,你了解吗?
基于GEC8310的高电池寿命LED电路
新颖的太阳能LED灯控制器电路图
光触发开关电路
泰富DK2-25电饭煲温度检测控制电路
TWH9205型零触发集成电路内部电路框图
AVK200家庭影院放大器与检修05
排气扇自动控制电路(一)
警笛声产生器电路
电容、电阻和稳压管参数测量电路
触摸继电器电路图
高保功放准互补对称(OCL)电路
点唱机用一个通道的前置放大器电路
简易流动闪光灯线路
M7475型立轴圆台平面磨床磁力吸盘退磁电路(1)
实用吊扇控制器电路
光二极管放大电路
DSB信号产生电路
采用一块与非门的脉冲展宽电路
转速的光学检测电路
锯齿波发生电路
555可间断运转的定时器电路
555电子乐器中的附加连击音响电路
自动控制发光时间电路
门电路构成的晶体并联谐振振荡器
简单的电子催眠器
低噪声仪器放大电路
Y/△启动的三相电动机堵转保护电路
875p电脑主板电路图_028
视放电路:TDA6107
可能感兴趣器件
QBLP655R-IW
1301-5-94-1-4
2200HG1G002B3MB
ZM10G70C01
HCM49-16000MAMJTR
BTS134D
SOT-DIV23LF-03-7501-2002-FF
97-3106A-22-9PY(689)
SM6227JTR620
54242-108-18-1050
93237-952LF
84A-4
MS27496T-17F-6JD
GMDE125P-CMI8E5-18Y
T107LH9V3BE
ASMT-MYE0-NLMQ0
802-019-CA8ZM7-1PA-12
FRSH2512123K00TCR2.5BBT
7103L2CWV3GES
DBP-M998-02-9311-DG
T520D227M006AGE0187280
MFS1/4CCM12.5R4021F
1812N911G501NX100TM
855-5005-600-000
RNR60C2262BMRSL
SS7B-01-2K8-BB
CMC-200/512JX2225T13F
768161681DTR13
361-2-042-0-S-RR1
0603WGG0132CD
电子工程世界版权所有
京B2-20211791
京ICP备10001474号-1
电信业务审批[2006]字第258号函
京公网安备 11010802033920号
Copyright © 2005-2023 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved
用户评论