Pelajari teori jaringan Hopfield dan jaringan saraf (dan propagasi mundur) serta implementasi dengan Python
Apa yang akan Anda pelajari
-
Teori jaringan saraf hopfield
-
Implementasi jaringan saraf hopfield dengan Python
-
Teori jaringan saraf saraf
-
Implementasi jaringan saraf
-
Fungsi kerugian
-
Algoritma penurunan gradien dan propagasi mundur
Persyaratan
-
Python yang sangat dasar
Deskripsi
Kursus ini tentang jaringan saraf tiruan . Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin semakin populer saat ini. Pada awalnya, teknik lain seperti Support Vector Machines mengungguli jaringan neural, tetapi di abad ke-21 jaringan neural kembali populer. Terlepas dari prosedur pelatihan yang lambat, jaringan saraf bisa sangat kuat. Aplikasi berkisar dari masalah regresi hingga pengenalan karakter optik dan deteksi wajah.
Bagian 1:
- apa itu jaringan saraf Hopfield
- pemodelan otak manusia
- gambaran besar di balik jaringan saraf Hopfield
Seksi 2:
- Implementasi jaringan saraf hopfield
- memori asosiatif otomatis dengan jaringan saraf Hopfield
Bagian 3:
- apa itu jaringan saraf feed-forward
- pemodelan otak manusia
- gambaran besar di balik jaringan saraf
Bagian 4:
- implementasi jaringan saraf feed-forward
- penurunan gradien dengan propagasi balik
Di bagian pertama kursus, Anda akan belajar tentang latar belakang teoretis jaringan saraf, nanti Anda akan belajar cara menerapkannya dengan Python dari awal.
Jika Anda tertarik mempelajari metode pembelajaran mesin, mari kita mulai!
Untuk siapa kursus ini:
- Pengembang Python pemula yang penasaran dengan ilmu data
