Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 7: Backpropagation: A modular approach (Torch NN)

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

This lecture describes modular ways of formulating and learning distributed representations of data. The objective is for you to learn: How to specify models such as logistic regression in layers; how to formulate layers and loss criterions; how well formulated local rules results in correct global rules; how back-propagation works; how this manifests itself in Torch.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 10: Max-margin learning

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 12: Reinforcement learning

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 1: Introduction

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 02: Linear prediction

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 3: Maximum likelihood

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 4: Nonlinear ridge regression risk, regularization, and cross-validation

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 5: Optimisation

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 6: Logistic regression: a simple ANN

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 7: Backpropagation: A modular approach (Torch NN)

Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 8: Neural networks
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.