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【独家授权】神经网络系列课 ——Google Brain Hugo Larochelle

课时列表 35课时

前馈神经网络
课时1 : 1.1 人工神经元
08:00
课时2 : 1.2 激活函数
06:05
课时3 : 1.3 单个神经元的能力
08:14
课时4 : 1.4 多层神经网络
13:20
课时5 : 1.5 神经网络的容量
09:06
课时6 : 1.6 生物学背后的启发
14:31
训练神经网络
课时7 : 2.1 经验风险最小化
10:40
课时8 : 2.2 损失函数
05:04
课时9 : 2.3输出层梯度
13:44
课时10 : 2.4隐层梯度
15:27
课时11 : 2.5激活函数求导
04:50
课时12 : 2.6参数梯度
06:39
课时13 : 2.7反向传播
15:19
课时14 : 2.8正则化
15:10
课时15 : 2.9参数初始化
06:40
课时16 : 2.10模型选择
14:00
课时17 : 2.11 优化
23:49
条件随机场
课时18 : 3.1 动机
05:31
课时19 : 3.2 linear chain CRF
10:11
课时20 : 3.3 文本窗口
12:59
课时21 : 3.4 计算配分函数
24:47
课时22 : 3.5 计算边际值
09:20
课时23 : 3.6 执行分类
18:44
课时24 : 3.7 因子、充分统计量、线性链CRF
11:49
课时25 : 3.8 马可夫网络
11:50
课时26 : 3.9 因子图
06:40
课时27 : 3.10 置信传播
25:01
训练CRFs
课时28 : 4.1 损失函数
05:57
课时29 : 4.2 一元 log-factor 梯度
14:45
课时30 : 4.3 成对 log-factor 梯度
06:06
课时31 : 4.4 判别学习 VS 生成学习
07:00
课时32 : 4.5最大熵马尔科夫模型
09:02
课时33 : 4.6 隐藏马尔科夫模型
04:33
课时34 : 4.7 常规条件随机场
06:46
课时35 : 4.8 Pseudolikelihood
05:27

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Hugo Larochelle 目前任Google Brain人工智能小组负责人，是机器学习大神Yoshua Bengio的博士生，Hinton教授的博士后。

神经网络系列课程包括前馈神经网络、训练神经网络、条件随机字段、训练CRF、受限玻尔兹曼机、自动编码、深入学习、稀疏编码、计算机视觉、自然语言处理十周的内容。

课程须知

想参与课程翻译？请添加雷锋字幕组微信（微信号：leiphonefansub），并回复“字幕组”加入翻译小分队！

适合人群

有一定数学基础，了解一些编程语言，希望了解深度学习基础知识的同学们

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