課程簡介

Neural Networks 簡介

  1. 什麼是 Neural Networks
  2. 神經網路應用的現狀是什麼
  3. Neural Networks 與回歸模型
  4. 監督學習和無監督學習

可用套件概述

  1. NNET、NeuralNet 等
  2. 軟體包和itls限制之間的差異
  3. 可視化神經網路

套用 Neural Networks

  • 神經元和神經網路的概念
  • 大腦的簡化模型
  • 機會神經元
  • 異或問題和值分佈的性質
  • 乙狀結腸的多態性
  • 其他功能已啟動
  • 神經網路的構建
  • 神經元連接的概念
  • 神經網路作為節點
  • 構建網路
  • 神經元
  • 尺度
  • 輸入和輸出數據
  • 範圍 0 到 1
  • 正常化
  • 學習 Neural Networks
  • 向後傳播
  • 步驟傳播
  • 網路訓練演算法
  • 應用範圍
  • 估計
  • 近似的可能性問題
  • 例子
  • OCR 和圖像模式識別
  • 其他應用
  • 實現預測上市股票價格的神經網路建模作業

最低要求

建議使用任何程式設計語言進行程式設計。

  14 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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