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簡介:本課程將構建AlphaGo的深度學習技術,通過通俗易懂的方式,向你娓娓道來。并通過Pyhton構建起一個簡單的神經網絡,通過“說做”結合,讓大家一窺深度學習的強大魅力。 課程分為兩部分,首先講述深度學習有關的基本概念和算法。第二部分通過Python實現第一部分所講的算法,通過編碼的方式,實現兩個簡單但功能強大的神經網絡,以期通過實踐的方式讓大家加深對概念和算法的理解。

1章 機器學習的基本概念

本章講解機器學習的一些基本概念,并介紹機器學習算法的基本性質和特點。

2章 感知器分類算法

本章介紹了感知器分類算法的概念,原理以及算法的設計步驟

3章 感知器分類算法的Python實現

本章使用Python將第二章講解的算法進行編碼實現,并將編碼后的感知器網絡用于數據分類,以檢驗算法特效。

4章 適應性線性神經元

本章在基于第三章的基礎上,介紹了適應性線性神經元的基本原理,然后使用Python將算法原理進行編碼實現,將實現后的神經網絡用于數據分類,以檢驗算法實現的正確性。

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? ? ? ? ? ? ? ? Classpath Errors
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