Hinton 機器學習視頻中文版:線性神經元的權值收斂
本套課程中,Hinton 重點介紹了人工神經網路在語音識別和物體識別、圖像分割、建模語言和人類運動等過程中的應用,及其在機器學習中發揮的作用。與吳恩達的《Machine Learning》不同,這門課程更加深入地介紹了 Machine Learning 中神經網路具體操作方法。(更多課程查看下方往期回顧)
3.1 線性神經元的權值收斂
上面幾節課詳細講解了感知器,這次介紹線性神經元,跟感知器思想類似,但又不同:線性神經元訓練時會趨近於目標值。接下來Hinton會用猜測餐館菜價的例子,解釋權重收斂的過程。
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往期課程
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為了讓廣大 AI 青年們不再為英語所累,快速進入學習狀態,雷鋒網旗下 「AI 研習社」 推出了深度學習大牛 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列視頻課程。PS: 出於對 Hinton 知識成果的尊重以及版權的需要,AI 研習社已經獲得了 Hinton 教授的親自授權。
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