智能计算系统 第二章 神经网络基础

难易程度: |课时:6节课|已学习人数:60
课程目录
【第一讲】从机器学习到神经网络(上)
【第二讲】从机器学习到神经网络(下)
【第三讲】神经网络训练的基本原理
【第四讲】神经网络的设计原则
【第五讲】过拟合与正则化
【第六讲】交叉验证
课程信息

课程目标

神经网络是一种机器学习算法,经过70多年的发展,逐渐成为人工智能的主流。例如,本课的驱动范例——图像风格迁移,一般就是基于神经网络实现的。

本章首先从线性回归开始,逐步介绍机器学习和神经网络的基本原理,然后介绍神经网络的训练过程,以及提升神经网络训练精度的一些手段,最后介绍神经网络的交叉验证方法。

评论
暂无评论
相关阅读
暂无相关阅读
申 请 试 用