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神經網絡與深度學習

第1部分 神經網絡入門基礎,神經網絡原理,神經元、結構,激勵函數,學習規則,案例,反向傳播算法-BP算法,激活函數,目標函數,前向傳播過程,反向傳播過程

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Advanced Python and Application

Chap1: Python Basis and advanced Functions,1.1 Anaconda and Pycharm setup and path set、1) Anaconda+python3.6、2) Pycharm、3) Training。1.2 type, variable, string, format:1) Print、2) type、3) Variable, constant、4) ord(), chr(), str、5) Format、6) Training

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知識圖譜與NLP入門與進階大綱

1.1. 知識圖譜架構;1.2. 知識抽取算法;1.3. 知識圖譜向量化;1.4. 關系抽取算法;1.5. 圖數據庫Neo4j;1.6. 圖挖掘與圖計算;1.7. 知識圖譜可視化;1.8. 知識圖譜挖掘與預測

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自然語言處理NLP入門及進階大綱

機器翻譯Machine Translation、信息檢索Information Retrieval、自動文摘Automatic summarization/abstracting、文檔分類Document Categorization、問答系統Question-answering system、信息過濾Information filtering、語言教學Language Teaching、文字識別Character Recognition、自動校對Automatic Proofreading、語音識別Sp

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深度學習入門與進階大綱

K-means特征學習:1)通過最小化數據點和最近鄰中心的距離來尋找各個類中心、2)矢量量化vector quantization、3)數據、預處理、初始化、4)與稀疏特征學習的比較、5)在圖像識別上的應用、6)構建深度網絡、7)案例實現與分析

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機器學習入門與進階大綱

單參數線性回歸Linear Regression with one variable、多變量線性回歸Linear Regression with multiple variable、邏輯回歸和過擬合問題Logistic Regression & Regularization、神經網絡Neural Network的表示

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