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机器学习
第26任务: 26-[3.7.1]--人工神经网络(后向传播算法上)-720P 高清-AVC
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任务列表
第1任务: 1-[1.1.1]--机器学习定义-720P 高清-AVC
第2任务: 2-[1.2.1]--机器学习的分类-720P 高清-AVC
第3任务: 3-[1.3.1]--机器学习算法的过程-720P 高清-AVC
第4任务: 4-[1.4.1]--没有免费午餐定理-720P 高清-AVC
第5任务: 5-[1.5.1]--总结-720P 高清-AVC
第6任务: 6-[2.1.1]--支持向量机(线性可分定义)-720P 高清-AVC
第7任务: 7-[2.2.1]--支持向量机(问题描述)-720P 高清-AVC
第8任务: 8-[2.3.1]--支持向量机(优化问题)-720P 高清-AVC
第9任务: 9-[2.4.1]--支持向量机(线性不可分情况)-720P 高清-AVC
第10任务: 10-[2.5.1]--支持向量机(低维到高维的映射)-720P 高清-AVC
第11任务: 11-[2.6.1]--支持向量机(核函数的定义)-720P 高清-AVC
第12任务: 12-[2.7.1]--支持向量机(原问题和对偶问题)-720P 高清-AVC
第13任务: 13-[2.8.1]--支持向量机(转化为对偶问题)-720P 高清-AVC
第14任务: 14-[2.9.1]--支持向量机(算法流程)-720P 高清-AVC
第15任务: 15-[2.10.1]--支持向量机(兵王问题描述)-720P 高清-AVC
第16任务: 16-[2.11.1]--支持向量机(兵王问题程序设计)-720P 高清-AVC
第17任务: 17-[2.12.1]--支持向量机(兵王问题MATLAB程序)-720P 高清-AVC
第18任务: 18-[2.13.1]--支持向量机(识别系统的性能度量)-720P 高清-AVC
第19任务: 19-[2.14.1]--支持向量机(多类情况)-720P 高清-AVC
第20任务: 20-[3.1.1]--人工神经网络(神经元的数学模型)-720P 高清-AVC
第21任务: 21-[3.2.1]--人工神经网络(感知器算法)-720P 高清-AVC
第22任务: 22-[3.3.1]--人工神经网络(感知器算法的意义)-720P 高清-AVC
第23任务: 23-[3.4.1]--人工神经网络(第一次寒冬)-720P 高清-AVC
第24任务: 24-[3.5.1]--人工神经网络(多层神经网络)-720P 高清-AVC
第25任务: 25-[3.6.1]--人工神经网络(梯度下降算法)-720P 高清-AVC
第26任务: 26-[3.7.1]--人工神经网络(后向传播算法上)-720P 高清-AVC
第27任务: 27-[3.8.1]--人工神经网络(后向传播算法下)-720P 高清-AVC
第28任务: 28-[3.9.1]--人工神经网络(后向传播算法的应用)-720P 高清-AVC
第29任务: 29-[3.10.1]--人工神经网络(兵王问题MATLAB程序)-720P 高清-AVC
第30任务: 30-[3.11.1]--人工神经网络(参数设置)-720P 高清-AVC
第31任务: 31-[4.1.1]--深度学习(历史发展)-720P 高清-AVC
第32任务: 32-[4.2.1]--深度学习(自编码器)-720P 高清-AVC
第33任务: 33-[4.3.1]--深度学习(卷积神经网络LENET)-720P 高清-AVC
第34任务: 34-[4.4.1]--深度学习(卷积神经网络ALEXNET)-720P 高清-AVC
第35任务: 35-[4.5.1]--深度学习的编程工具PYTORCH-720P 高清-AVC
第36任务: 36-[4.6.1]--深度学习的编程工具Tensorflow-720P 高清-AVC
第37任务: 37-[4.7.1]--深度学习的编程工具CAFFE-720P 高清-AVC
第38任务: 38-[4.8.1]--深度学习(近年来流行的卷积神经网络)-720P 高清-AVC
第39任务: 39-[4.9.1]--人脸识别介绍-720P 高清-AVC
第40任务: 40-[4.10.1]--目标检测与分割上-720P 高清-AVC
第41任务: 41-[4.11.1]--目标检测与分割下-720P 高清-AVC
第42任务: 42-[4.12.1]--时间序列的深度学习模型(RNN和LSTM)-720P 高清-AVC
第43任务: 43-[4.13.1]--生成对抗网络-720P 高清-AVC
第44任务: 44-[5.1.1]--强化学习(Q-Learning和epsilon-greedy算法-720P 高清-AVC
第45任务: 45-[5.2.1]--强化学习(深度强化学习)-720P 高清-AVC
第46任务: 47-[5.4.1]--强化学习(AlphaGo上)-720P 高清-AVC
第47任务: 46-[5.3.1]--强化学习(policygradient和actor-critic-720P 高清-AVC
第48任务: 48-[5.5.1]--强化学习(AlphaGo下)-720P 高清-AVC
第49任务: 49-[6.1.1]--ADABOOST-720P 高清-AVC
第50任务: 50-[6.2.1]--人工智能中的哲学-720P 高清-AVC
第51任务: 51-[6.3.1]--主成分分析-720P 高清-AVC
第52任务: 52-[6.4.1]--K-均值聚类-720P 高清-AVC
第53任务: 53-[6.5.1]--高斯混合模型-720P 高清-AVC
第54任务: 54-往年现场版-教科书介绍-720P 高清-AVC
第55任务: 55-成绩安排-720P 高清-AVC
第56任务: 56-概念介绍-720P 高清-AVC
第57任务: 57-这门课程的内容概述-720P 高清-AVC
第58任务: 58-没有免费午餐定理-720P 高清-AVC
第59任务: 59-支持向量机(线性模型)问题-720P 高清-AVC
第60任务: 60-支持向量机(线性模型)数学描述-720P 高清-AVC
第61任务: 61-支持向量机(线性模型)的图像展示-720P 高清-AVC
第62任务: 62-支持向量机(非线性模型)优化目标函数和限制条件-720P 高清-AVC
第63任务: 63-支持向量机(非线性模型) 低维到高维映射-720P 高清-AVC
第64任务: 64-支持向量机(非线性模型)原问题和对偶问题-720P 高清-AVC
第65任务: 65-支持向量机-将支持向量机原问题转化为对偶问-720P 高清-AVC
第66任务: 66-支持向量机 – 核函数介绍-720P 高清-AVC
第67任务: 67-支持向量机的应用 -- 兵王问题(规则介绍)-720P 高清-AVC
第68任务: 68-支持向量机的应用 – 兵王问题 (参数设置)-720P 高清-AVC
第69任务: 69-支持向量机的应用 – 兵王问题 (测试结果)-720P 高清-AVC
第70任务: 70-ROC曲线-720P 高清-AVC
第71任务: 71-支持向量机 – 处理多类问题-720P 高清-AVC
第72任务: 72-人工神经网络 – 神经元的数学模型-720P 高清-AVC
第73任务: 73-人工神经网络 – 感知器算法-720P 高清-AVC
第74任务: 74-人工神经网络 – 人工智能的第一次寒冬-720P 高清-AVC
第75任务: 75-人工神经网络 – 多层神经网络-720P 高清-AVC
第76任务: 76-人工神经网络—三层神经网络可以模拟任意决策面-720P 高清-AVC
第77任务: 77-人工神经网络—后向传播算法-720P 高清-AVC
第78任务: 78-人工神经网络 – 参数设置-720P 高清-AVC
第79任务: 79-深度学习数据库准备-720P 高清-AVC
第80任务: 80-深度学习自编码器-720P 高清-AVC
第81任务: 81-深度学习 卷积神经网络LeNet-720P 高清-AVC
第82任务: 82-深度学习 – 卷积神经网络(AlexNet)-720P 高清-AVC
第83任务: 83-深度学习 – 编程工具(Caffe和Tensorflow)-720P 高清-AVC
第84任务: 84-深度学习 – 近年来流行的网络结构-720P 高清-AVC
第85任务: 85-深度学习 – 卷积神经网络的应用-720P 高清-AVC
第86任务: 86-AlphaGo (围棋有必胜策略的证明)-720P 高清-AVC
第87任务: 87-强化学习Q-learning-720P 高清-AVC
第88任务: 88-强化学习(policy gradience)-720P 高清-AVC
第89任务: 89-增强学习_(AlphaGo)-720P 高清-AVC
第90任务: 90-特征提取 – 主成分分析(PCA)-720P 高清-AVC
第91任务: 91-特征选择 – 自适应提升(AdaBoost)-720P 高清-AVC
第92任务: 92-目标检测 (RCNN和FCN)-720P 高清-AVC
第93任务: 93-概率分类法概述-720P 高清-AVC
第94任务: 94-概率密度估计 – 朴素贝叶斯分类器-720P 高清-AVC
第95任务: 95-概率密度估计 – 高斯密度函数-720P 高清-AVC
第96任务: 96-概率密度估计 – 高斯混合模型-720P 高清-AVC
第97任务: 97-EM算法(高斯混合模型和K-均值算法)-720P 高清-AVC
第98任务: 98-K-均值算法在图像压缩方面的应用-720P 高清-AVC
第99任务: 99-高斯混合模型在说话人识别方面的应用-720P 高清-AVC
第100任务: 100-EM算法(收敛性证明)-720P 高清-AVC
第101任务: 101-语音识别概述-720P 高清-AVC
第102任务: 102-隐含马尔科夫过程-720P 高清-AVC
第103任务: 103-大词汇量连续语音识别介绍-720P 高清-AVC
第104任务: 104-循环神经网络(RNN)和LSTM-720P 高清-AVC
第105任务: 105-人工智能中的哲学 缸中之脑-720P 高清-AVC
第106任务: 106-人工智能中的哲学 意识问题-720P 高清-AVC
第107任务: 107-人工智能中的哲学 图灵测试-720P 高清-AVC
第108任务: 108-人工智能中的哲学 世界是否有规律-720P 高清-AVC
第109任务: 109-人工智能中的哲学 中文屋子假想试验-720P 高清-AVC
第110任务: 110-人工智能中的哲学 创造力和洞穴理论-720P 高清-AVC
第111任务: 111-人工智能中的哲学-生成对抗网络-720P 高清-AVC
第112任务: 112-人工智能中的哲学-道德难题-720P 高清-AVC
第113任务: 113-人工智能中的哲学未来展望-720P 高清-AVC