Geoffrey Hinton 机器学习与神经网络中文课程
  1. 机器学习与神经网络 课程概述

    1. 录播
      1.1 为什么我们需要学习机器学习?
      14分钟
    2. 录播
      1.2 什么是神经元网络
      9分钟
    3. 录播
      1.3 几个简单的神经元模型
      9分钟
    4. 录播
      1.4 ANN的MNIST学习范例
      6分钟
    5. 录播
      1.5 机器学习算法的三大类
      7分钟
  2. 神经网络架构的主要类型概述

    1. 录播
      2.1 神经网络架构介绍
      4分钟
    2. 录播
      2.2 感知器
      4分钟
    3. 录播
      2.3 感知器的几何空间解析
      7分钟
    4. 录播
      2.4 感知器的原理透析
      6分钟
    5. 录播
      2.5 感知器的局限性
      15分钟
  3. 线性/逻辑神经网络和反向传播

    1. 录播
      3.1 线性神经元的权值收敛
      13分钟
    2. 录播
      3.2 线性神经元误差曲面分析
      6分钟
    3. 录播
      3.3 逻辑神经元的学习规则
      5分钟
    4. 录播
      3.4 反向传播算法解析(一)
      13分钟
    5. 录播
      3.5 反向传播算法解析(二)
      11分钟
  4. 学习特征词向量

    1. 录播
      4.1 学习预测词
      13分钟
    2. 录播
      4.2 初识神经认知学
      5分钟
    3. 录播
      4.3 Softmax输出函数
      8分钟
    4. 录播
      4.4 语音识别模型
      9分钟
  5. 用神经网络进行物体识别

    1. 录播
      5.1 视觉识别的难点
      5分钟
    2. 录播
      5.2 如何达到视觉不变性
      7分钟
    3. 录播
      5.3 应用于数字识别的卷积网络
      17分钟
  6. 模型优化:如何加快学习

    1. 录播
      6.1 小批量梯度下降法概览
      9分钟
    2. 录播
      6.2 小批量梯度下降法的一些技巧
      14分钟
    3. 录播
      6.3 动量方法
      9分钟
    4. 录播
      6.4 针对网络中每个连接的自适应学习步长
      6分钟
    5. 录播
      6.5 Rmsprop算法
      12分钟
  7. 循环神经网络RNN(一)

    1. 录播
      7.1 序列模型概述
      18分钟
    2. 录播
      7.2 用反向传播训练RNNs
      7分钟
    3. 录播
      7.3 训练RNN的一个例子
      7分钟
  8. 循环神经网络(二)

    1. 录播
      8.1 用乘法连接进行字符串建模
      15分钟
    2. 录播
      8.2 用HF方法学习预测
      13分钟
    3. 录播
      8.3 Echo State Networks
      10分钟
  9. 提高网络模型的泛化能力(一)

    1. 录播
      9.1 提高泛化能力概述
      12分钟
    2. 录播
      9.2 限制权重带大小
      7分钟
    3. 录播
      9.3 正则化防止过拟合
      8分钟
  10. 提高网络模型的泛化能力(二)

    1. 录播
      9.4 完全贝叶斯方法介绍
      12分钟
    2. 录播
      9.5 权值衰减的贝叶斯解释
      12分钟
    3. 录播
      9.6 MacKay的确定权值惩罚项的方法
      4分钟
  11. 结合多重神经网络提高泛化能力

    1. 录播
      10.1 结合多重神经网络提高泛化能力
      14分钟
    2. 录播
      10.2 多专家模型
      14分钟
    3. 录播
      10.3 完全贝叶斯方法
      8分钟
    4. 录播
      10.4 完全贝叶斯方法的实际应用
      8分钟
    5. 录播
      10.5 Dropout
      9分钟
  12. Hopfield网络和玻尔兹曼机

    1. 录播
      11.1 Hopfield网络
      14分钟
    2. 录播
      11.2 Dealing with spurious minima
      12分钟
    3. 录播
      11.3 具有隐藏单元的Hopfield网络
      10分钟
  13. 限制玻尔兹曼机

    1. 录播
      12.1 波尔兹曼机器学习
      13分钟
    2. 录播
      12.2 获取统计信息的更有效的方式
      16分钟
    3. 录播
      12.3 限制玻尔兹曼机
      12分钟
    4. 录播
      12.4 RBM学习案例
      8分钟
    5. 录播
      12.5 用于协同过滤的RBM
      9分钟
  14. 深度置信网络

    1. 录播
      13.1 反向传播算法的历史发展
      11分钟
    2. 录播
      13.2 置信网络
      13分钟
    3. 录播
      13.3 wake-sleep算法
      14分钟
  15. 生成预训练的深度神经网络

    1. 录播
      14.1 通过堆叠RBM进行功能层学习
      18分钟
    2. 录播
      14.2 DBNs的判定性学习
      10分钟
    3. 录播
      14.3 判定性微调期间会发生什么?
      9分钟
    4. 录播
      14.4 用RBM建模实值数据
      11分钟
    5. 录播
      14.5 RBM是无限的S形信任网
      18分钟
  16. 神经网络的模型分层结构

    1. 录播
      15.1 从PCA到自动编码器
      9分钟
    2. 录播
      15.2 深度自动编码器
      5分钟
    3. 录播
      15.3 深度自动编码器,用于文档检索
      9分钟
    4. 录播
      15.4 散列语义
      10分钟
    5. 录播
      15.5 用于图像检索的二进制码学习
      10分钟
  17. 深度神经网络的应用

    1. 录播
      16.1 图像和字幕的联合模型学习
      10分钟
    2. 录播
      16.2 分层坐标框架
      10分钟
    3. 录播
      16.3 超参数的贝叶斯优化
      14分钟

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老师介绍

  • AI求职季-系列讲师

    AI求职季-系列讲师

    AI慕课学院,专注于人工智能人才培训,擅长机器学习、模式识别、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等人工智能相关领域。
简  介 Hinton 机器学习中文版教程,本课程深入介绍了Machine Learning中的神经网络的方法,将带你了解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。 Hinton 教授的这门 课程是一门必修课。对所有人,包括初学者和专家都将受益于 Hinton 的观点和思想的广度。
Hinton 教授的这门课程是一门人工智能必修课,对AI初学者和许多专家来说,都受益于Hinton 的观点和思想的广度。
为了给国内的AI学习者带来更多便利,雷锋网字幕组在联系Hinton教授获得授权后,联合志愿者将此课程翻译成中文版并搬运至国内在线教育平台。

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先修知识
熟练使用Matlab、Octave或Python语言进行编程。具备足够的微积分知识,能够区分简单函数。了解线性代数知识,可以理解包含向量和矩阵的简单等式。掌握用于理解概率密度定义的足够的概率定理知识。

授课形式
这门课程将由时长介于5至15分钟之间的教学视频构成。

常见问题解答
- 我需要为这门课程准备什么?
你需要访问计算机,并使用Matlab、Octave或者Python语言编写的学习算法进行试验。如果你使用Matlab语言,则你将需要自备许可证。

- 选修这门课程,我将有什么收获?
你会了解神经网络如何能够将几乎所有句子合理地编写完成。

* 课程提供者:英鹏AI慕课学院

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