最近一直在看仙守博友所记录的笔记

Hinton的CSC321课程（完结，待文字润色）：

1、lecture1-NN的简介

2、lecture2-NN结构的主要类型的概述和感知机

3、lecture3-线性神经元和算法

4、lecture4-神经网络在语言上的应用

5、lecture5-对象识别与卷积神经网络

6、lecture6-mini批量梯度训练及三个加速的方法

7、lecture7-序列模型及递归神经网络RNN

8、lecture8-RNN的训练方法之二三

9、lecture9-提高模型泛化能力的方法

10、lecture10-模型的结合与全贝叶斯学习

11、lecture11-hopfiled网络与玻尔兹曼机

12、lecture12-玻尔兹曼机和受限玻尔兹曼机

13、lecture13-BP算法的讨论和置信网

14、lecture14-RBM的堆叠、修改以及DBN的决策学习和微调

15、lecture15-自动编码器、语义哈希、图像检索

16、lecture16-联合模型、分层坐标系、超参数优化及本课未来的探讨

hinton教授的本科生课程CSC321-机器学习中的神经网的笔记的更多相关文章

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