最近一直在看仙守博友所記錄的筆記

Hinton的CSC321課程（完結，待文字潤色）：

1、lecture1-NN的簡介

2、lecture2-NN結構的主要類型的概述和感知機

3、lecture3-線性神經元和算法

4、lecture4-神經網絡在語言上的應用

5、lecture5-對象識別與卷積神經網絡

6、lecture6-mini批量梯度訓練及三個加速的方法

7、lecture7-序列模型及遞歸神經網絡RNN

8、lecture8-RNN的訓練方法之二三

9、lecture9-提高模型泛化能力的方法

10、lecture10-模型的結合與全貝葉斯學習

11、lecture11-hopfiled網絡與玻爾茲曼機

12、lecture12-玻爾茲曼機和受限玻爾茲曼機

13、lecture13-BP算法的討論和置信網

14、lecture14-RBM的堆疊、修改以及DBN的決策學習和微調

15、lecture15-自動編碼器、語義哈希、圖像檢索

16、lecture16-聯合模型、分層坐標系、超參數優化及本課未來的探討

來自仙守博友記錄的hinton教授的本科生課程CSC321-機器學習中的神經網的筆記