hinton机器与神经网络视频兰hinton机器学习与神经网络
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目录：【hinton机器学习与神经网络】目录：【hinton机器学习与神经网络】72__16_3___超参数的贝叶斯优化.mp4 [34.30mb]71__16_2___分层坐标框架.mp4 [23.48mb]70__16_1___图像和字幕的联合模型学习.mp4 [28.60mb]69__15_5___学习用于图像检索的二进制码.mp4 [25.43mb]68__15_4___散列语义.mp4 [20.37mb]67__15_3___深度自动编码器_用于文档检索.mp4 [21.89mb]66__15_2___深度自动编码器.mp4 [10.44mb]65__15_1___从pca到自动编码器.mp4 [20.20mb]64__14_5___rbm是无限的s形信任网_.mp4 [40.13mb]63__14_4___用rbm建模实值数据_.mp4 [22.97mb]62__14_3___判定性微调期间会发生什么_.mp4 [22.02mb]61__14_2___dbns的判定性学习.mp4 [23.79mb]60__14_1___通过堆叠rbm进行功能层学习_.mp4 [40.47mb]59__13_3___wake_sleep算法.mp4 [30.57mb]58__13_2___置信网络.mp4 [32.23mb]57__13_1___反向传播算法的历史发展.mp4 [27.46mb]56__12_5___用于协同过滤的rbm_.mp4 [20.09mb]55__12_4___rbm学习案例.mp4 [19.48mb]54__12_3___限制玻尔兹曼机.mp4 [26.86mb]53__12_2___moreefficientwaystogetthestatist.mp4 [35.93mb]52__12_1___玻尔兹曼机器学习.mp4 [29.59mb]51__11_5___玻尔兹曼机.mp4 [27.83mb]50__11_4___usingstochasticunitstoimprovsear.mp4 [24.56mb]49__11_3___具有隐藏单元的hopfield网络_.mp4 [25.45mb]48__11_2___dealingwithspuriousminima.mp4 [28.29mb]47__11_1___hopfield网络.mp4 [31.43mb]46__10_5___dropout.mp4 [20.67mb]45__10_4___完全贝叶斯方法的实际应用.mp4 [18.98mb]44__10_3___完全贝叶斯方法_.mp4 [18.92mb]43__10_2___多专家模型.mp4 [30.61mb]42__10_1___在做预测时为什么要结合多个模型_.mp4 [32.62mb]41__9_6___mackay的确定权值惩罚项的方法.mp4 [10.51mb]40__9_5___权值衰减的贝叶斯解释.mp4 [25.87mb]39__9_4___完全贝叶斯方法介绍.mp4 [24.73mb]38__9_3___正则化防止过拟合.mp4 [17.77mb]37__9_2___限制权重带大小.mp4 [16.44mb]36__9_1___提高泛化能力概述.mp4 [36.33mb]35__8_3___echostatenetworks.mp4 [25.26mb]34__8_2___用hf方法学习预测.mp4 [30.31mb]33__8_1___用乘法连接进行字符串建模.mp4 [36.21mb]32__7_5___lstm网络.mp4 [23.11mb]31__7_4___训练rnn的难点.mp4 [20.38mb]30__7_3___训练rnn的一个例子.mp4 [16.05mb]29__7_2___用反向传播训练rnns.mp4 [17.49mb]28__7_1___序列模型概述.mp4 [46.90mb]27__6_5___rmsprop算法_.mp4 [60.04mb]26__6_4___针对网络中每个连接的自适应学习步长.mp4 [15.31mb]25__6_3___动量方法.mp4 [19.83mb]24__6_2___小批量梯度下降法的一些技巧_.mp4 [33.00mb]23__6_1___小批量梯度下降法概览.mp4 [22.19mb]22__5_3___应用于数字识别的卷积网络.mp4 [42.81mb]21__5_2___如何达到视觉不变性_.mp4 [16.60mb]20__5_1___视觉识别的难点.mp4 [12.78mb]19__4_4___语音识别模型.mp4 [20.96mb]18__4_3___softmax输出函数.mp4 [17.23mb]17__4_2___初识神经认知学_.mp4 [12.51mb]16__4_1___学习预测词.mp4 [30.71mb]15__3_5___反向传播算法解析_二_.mp4 [26.71mb]14__3_4___反向传播算法解析_一_.mp4 [30.04mb]13__3_3___逻辑神经元的学习规则_.mp4 [9.86mb]12__3_2___线性神经元误差曲面分析.mp4 [14.68mb]11__3_1___线性神经元的权值收敛.mp4 [30.25mb]10__2_5___感知器的局限性_.mp4 [37.99mb]09__2_4___感知器的原理透析.mp4 [13.89mb]08__2_3___感知器的几何空间解析_.mp4 [17.49mb]07__2_2___感知器.mp4 [22.69mb]06__2_1___神经网络架构介绍.mp4 [21.56mb]05__1_5___机器学习算法的三大类.mp4 [22.11mb]04__1_4___ann的mnist学习范例.mp4 [16.15mb]03__1_3___简单的神经元模型.mp4 [20.87mb]02__1_2___什么是神经元网络.mp4 [20.08mb]01__1_1___为什么我们需要机器学习.mp4 [33.19mb]
