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start:andrew_ng写的dl原理 [2016/05/28 23:55] vanabel 创建 |
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| - | ====== 线性学习导论 ====== | + | ====== 深度学习导论 ====== |
| - | 课程概要: 本教程将引导你学习非监督特征学习(unsupervised feature learning)以及深度学习(deep learning). 通过学习, 你将完成一些特征学习/深度学习的算法并将确确实实体会它们是如何工作的. 最后, 你还将学会如何将这些想法引用于结局新问题. | + | **课程概要**: 本教程将引导你学习非监督特征学习(unsupervised feature learning)以及深度学习(deep learning). 通过学习, 你将完成一些特征学习/深度学习的算法并将确确实实体会它们是如何工作的. 最后, 你还将学会如何将这些想法引用于结局新问题. |
| 本教程假设你具有基本的机器学习基础(特别地, 熟悉监督学习(supervied learning)的思想, 罗杰斯特回归(logistic regression), 梯度下降(gradient descent)). 若非如此, 我建议先完成第II,III,IV(直到罗杰斯特回归)的学习. | 本教程假设你具有基本的机器学习基础(特别地, 熟悉监督学习(supervied learning)的思想, 罗杰斯特回归(logistic regression), 梯度下降(gradient descent)). 若非如此, 我建议先完成第II,III,IV(直到罗杰斯特回归)的学习. | ||
| - | 材料准备: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen, Adam Coates, Andrew Maas, Awni Hannun, Brody Huval, Tao Wang, Sameep Tandon | + | **材料准备**: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen, Adam Coates, Andrew Maas, Awni Hannun, Brody Huval, Tao Wang, Sameep Tandon |
| 课程中源码可以参考[Getting Starter Code](http://ufldl.stanford.edu/tutorial/StarterCode/). | 课程中源码可以参考[Getting Starter Code](http://ufldl.stanford.edu/tutorial/StarterCode/). | ||
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| + | - [[start:andrew_ng写的dl原理:监督学习与优化]] | ||
| + | - [[start:andrew_ng写的dl原理:监督卷积神经网络]] | ||
| + | - [[start:andrew_ng写的dl原理:非监督学习]] | ||
| + | - [[start:andrew_ng写的dl原理:自学与提高]] | ||