机器读心术之神经网络与深度学习

机器读心术之神经网络与深度学习
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资源简介：
课程来自于 炼数成金-机器读心术之神经网络与深度学习

这是“机器读心术”系列的第二门课程（另一门课是《机器读心术之文本挖掘与自然语言处理）。Alphago的秘密将本课程内被揭开！

深度学习正在引发一场深刻的技术革命，这是人类首次如此接近思维的本质。象手写体识别，脸像识别这类系统，过去的思路是从业务背景中线提取特征，然后产生若干辨识逻辑，再形成算法编程实现，但对于像imagenet那样要对上百万的图片进行上千个分类识别的问题，以往的技术就傻眼了，别说逻辑，连特征的提取都因为过于复杂而没办法进行。现在流行的深度学习网络的方法，把逻辑隐藏在成百上千万的神经网络权值里，让特征被自动识别与提取，却能得出让人吃惊的高准确率。给出通用的框架，通过大量学习数据训练出合适的权值，权值就是逻辑，这是未来的方向，那种先设计算法敲代码的日子该一去不复返了，以后甚至程序员的工作都由机器全部完成也不是没有可能。

深度学习是传统神经网络的发展延伸，随着AlphaGo的热潮成为当前机器学习最火热的前沿方向之一，预计在今后数年以深度学习为主要内容的人工智能将形成继云计算，大数据后的新热点，引发创业潮和技术革命，前程无量。我们学习掌握这个领域的知识，可以抓住未来的发展方向。深度学习领域的特点是适合读的成熟教材几乎没有，但有浩瀚如烟的一大堆论文构成整个知识体系的各种细节，所以体系化这些知识，是学习者面对的首要困难。其次，这些领域大多涉及深涩艰难的算法模型，比如Hopfield网络，受限玻尔兹曼机，自编码器，卷积神经网络，深度置信网络等，基础稍差的人，估计即使花上几年去读，也不可能取得多大的自我进展。知识难以理解的程度超出了很多学习者的极限。所以本课程的目的就是起指路人的作用，为大家选材，整理，融合案例，通过体系化学习提高效率，力争在数个月时间里系统掌握这个领域的大部分知识并应用到实践中去。

我开设这门课的“卖点”就是：用最通俗的语言，从起点开始，由浅入深讲解这些机器领域里最深奥的知识，使即使基础不扎实，理解能力不超群的大众，也能通过课程掌握这些前沿领域的细节技术，并且应用在自己的场景里去完成某些事情。这不是一项轻松愉快的讲授任务，但按照以往在炼数成金上讲授诸多同样具有难度的课程的经验，以及各位同学的鼓励鞭策，又给我无穷的力量和信心，坚持下去把课程做完做好。

文件目录
第一课

神经网络设计 . 美国 Hagan.清晰版.pdf

MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf

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人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf

神经网络与机器学习（原书第3版）.pdf

第二课

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第三课

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第四课

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第五课

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第六课

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第七课

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第八课

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第九课

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第十课

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第十一课

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第十二课

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第十三课

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