深度学习
Deep Learning
学习目标
深度学习Deep Learning
深度学习是机器学习的一个子领域,应用深度神经网络来表示和预测复杂的数据。深度学习最近在图像识别和人工智能等几个领域掀起了一场革命,目前在金融行业也获得了关注。该课程将首先介绍多层神经网络,并解释其普遍逼近性质。随后,继续进行神经网络的研究,从神经网络的梯度推导和通过反向传播对其进行评估开始,最后是随机梯度下降和相关的现代优化方法。课程还阐述了在训练中避免过拟合的方法。课程其余部分重点介绍了使用Keras和TensorFlow进行深度神经网络的实际实现和训练,并举例说明计算和统计金融。时间允许的话,循环神经网络也会被介绍。
课程内容:
深度学习课程从神经科学和统计学中汲取灵感,介绍了神经网络、反向传播、玻尔兹曼机、自编码器、卷积神经网络和循环神经网络的基本背景。课程说明了深度学习如何影响我们对智能的理解,并对智能机器的实际设计做出贡献。
深度学习课程涵盖的主题:
1、线性预测
2、最大似然
3、正则化,基函数和交叉验证
4、优化
5、逻辑回归
6、前馈神经网络
7、反向传播
8、卷积神经网络
9、最大边际学习和连体网络
10、玻尔兹曼机与对数双线性模型
11、自编码器
12、亥姆霍兹机器和模拟学习
13、循环神经网络和LSTMs
14、用直接策略搜索强化学习
15、用行动价值功能强化学习
学习成果:
结束课程学习后,学生通常能够:
1、理解什么是学习,以及为什么学习对智能机器的设计至关重要。
2、知道如何将模型与数据相匹配。
3、在学习的背景下理解数值计算,统计和优化。
4、很好地理解处理非常小和非常大的数据集时出现的问题,以及如何解决这些问题。
5、理解构建新机器学习解决方案所需的基本数学知识。
6、在实际应用中设计和实现各种机器学习算法。
7、了解深度学习的背景,能够实现语言、视觉、语音、决策等深度学习模型。
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