神经网络与深度学原理精讲视频教程
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。【课程内容】
第01课 跌宕起伏70年：神经网络发展概述
第02课 线性神经网络
第03课 BP神经网络应用
第04课 能联想和记忆的Hopfield神经网络
第05课 模拟退火算法与Boltzmann机
第06课 受限Boltzmann机RBM与应用RBM进行协同过滤
第07课 深度置信网络：利用堆叠的RBM进行权值预训练，应用于图像编码与解码，图像识别
第08课 万能逼近器：径向基神经网络 PCA与SVM神经网络
第09课 卷积神经网络；经典应用：MNIST手写体数字识别，Imagenet图像识别
第10课 计算机博弈原理，蒙特卡洛树搜索，深度学与AlphaGo，价值网络与策略网络的设计，构成和训练
第11课 堆叠150层的超深度网络：深度残差网络
第12课 递归神经网络
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