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神經網絡簡介

難度初級
時長50分
學習人數
綜合評分8.40
70人評價 查看評價
8.4 內容實用
8.5 簡潔易懂
8.3 邏輯清晰
公式的最右邊再添加一個右括號就行
老師經得好,聽懂了(^_^)
實在聽不下去了
聽得一臉懵逼
說實話,講的太爛了,懂的人不聽都懂,不懂人聽完一樣不懂,價值太低了
講了些什么?????··················
來學個概念
啊哈哈打點
努力過,簽到了
這個太簡單了,大家看完了還是一臉懵逼,我給大家指條路參考:
第一步:復習線性代數。http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html。
第二步:入門機器學習算法。http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html。
第三步:嘗試用代碼實現算法。https://www.coursera.org/learn/machine-learning。

還有這個也是不錯的https://www.coursera.org/learn/neural-networks。

(忠告:會數學和英語)
第一個表達式a前面的系數是什么?第二個表達式g內部是什么邏輯計算?這些才是重點?。?!
有沒有實例?這樣講課泛泛而談,就問你怎么用
太不靠譜了,現實世界中某一個結果是存在很多變量或因素共同組成的。天氣預報這么多年了,準確率也不是很高。需要考慮風的方向,氣流方向,氣壓變化,還有它們變化的速度,速率。甚至海平面和陸地的差別,城市上空熱量與郊區,山區熱量的差別......僅僅靠天上衛星探測一下某朵白云就知道天氣狀況,還是too young too simple。
完全聽不懂,來錯地方了
聽不懂,有什么教材推薦嗎?
網絡結構 激勵函數 損失函數 梯度下降
課程須知
1、機器學習基礎知識 2、直觀講解神經網絡核心原理
老師告訴你能學到什么?
1、神經網絡的歷史 2、激勵函數,損失函數,梯度下降等機器學習概念 3、神經網絡的學習訓練過程 4、直觀分析反向傳播算法

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