course-deep-learning-advanced

• 课程大纲
• 进度计划

课程内容

1. 初识深度学习
2. Rosenblatt感知器
3. 最小均方法
4. 反向传播算法
5. 输出层与代价函数
6. 自编码器
7. 卷积神经网络一
8. 卷积神经网络二
9. 卷积神经网络三
10. 深度学习中的正则化
11. 深度学习中的优化
12. 经典神经网络模型（一）
13. 经典神经网络模型（二）
14. 目标检测
15. 循环神经网络