Hinton机器与神经网络视频兰_共：1.76GB

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文件名称：	Hinton机器与神经网络视频兰_共：1.76GB
文件总数量：	72条
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文件创建时间：	2021-6-22 16:54:05

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]