神经网络使用的是学习算法,此算法受到我们对大脑汲取知识过程的理解所启发而产生,但是对其评估需按照?#23548;?#24212;用中的效果,如语音识别、物体识别、图像检索以及推荐用户可能?#19981;?#30340;产品的能力。随着计算机功能变得越来越强大,神经网络正逐渐取代更简单的机器学习方法,并已经成为了新一代语音识别装置的核心,而且在识别图像中的物体方面正开始超越早期?#20302;場?#36825;门课程将介绍用于学习这些进展的新式学习步骤,这包括学习多层非线性特征的有效的新步骤,并且课上你将学到需要将这些步骤运用于其他许多领域的?#35760;?#21644;知识。

先修知识
 
熟练使用Matlab、Octave或Python语言进行编程。具备足?#22351;?#24494;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?#22351;?#27010;率定理知识。 

授课?#38382;?/strong> 
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?#22987;?#31639;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?#25991;?#22815;将几乎所有句子合理地编写完成。 

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