深度学习进阶：算法与应用

课程简介：

彭亮

美国犹他州立大学在读计算机博士，从事机器学习，深度学习，以及计算机视觉方向的研究。美国国家科学基金年轻学者奖学金获得者。

官方课程链接：http://www.maiziedu.com/course/572/

课程目录：

1.基本概念清晰版

2.软件包安装和环境配置总述

3.环境配置分部详解

4.环境配置分部详解下

5.手写数字识别

6.神经网络基本结构及梯度下降算法

7.随机梯度下降算法

8.梯度下降算法实现上

9.梯度下降算法实现下

10.神经网络手写数字演示

11.Backpropagation算法上

12.Backpropagation算法下

13.Backpropagation算法实现

14.cross-entropy函数

15.Softmax和Overfitting

16.Regulization

17.Regulazition和Dropout

18.正态分布和初始化(修正版)

19.提高版本的手写数字识别实现

20.神经网络参数hyper-parameters选择

21.深度神经网络中的难点

22.用ReL解决VanishingGradient问题

23.ConvolutionNerualNetwork算法

24.ConvolutionNeuralNetwork实现上

25.ConvolutionNeuralNetwork实现下

26.Restricted Boltzmann Machine

27.Restricted Boltzmann Machine下

28.Deep Brief Network 和 Autoencoder