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课程介绍:
生物神经系统中数以万计的细胞联结, 将感官和反射器联系在一起的系统. 但是今天, 你可能的第一反应却是.. 电脑 和电脑程序当中的人工神经网络. 昔日复杂的动神经网络系统居然神奇地放入了计算机? 而且人类正在将这种人工神经网络系统推向更高的境界. 今天的世界早已布满了人工神经网络的身影.
比如 Google 的收索引擎. 股票价格预测, 机器人学习, 围棋, 家庭助手, 等等等等, 从金融到仿生样样都能运用. 看起来人工神经网络的确很强大. 但, 是不是有这么一个问题一直在你脑海中环绕, 没有答案. “计算机领域的神经网络和我们自己身体里的神经网络究竟是一样的吗?” 科学家们通过长久的探索, 想让计算机像人一样思考, 所以研发了人工神经网络, 究竟和我们的神经网络有多像? 那我们就先来看看人的神经网络到底是什么.
课程目录:
一、Keras 简介
1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络
1.2 什么是神经网络 (Neural Network)
1.3 神经网络 梯度下降
1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑
1.5 Why Keras?
1.6 Keras 安装
1.7 兼容 backend
二、如何搭建各种神经网络
2.1 Regressor 回归
2.2 Classifier 分类
2.3 什么是卷积神经网络 CNN (Convolutional Neural Network)
2.4 CNN 卷积神经网络
2.5 什么是循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Network)
2.6 什么是 LSTM 循环神经网络
2.7 RNN Classifier 循环神经网络
2.8 RNN Regressor 循环神经网络
2.9 什么是自编码 (Autoencoder)
2.10 Autoencoder 自编码
三、其他应用
3.1 Save & reload 保存提取
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