|
所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/deep-neural-network-ar
课程评论：没有评论
课程名称：提升神经网络：超参数调整与优化 概述：本课程将教您如何轻松掌握深度学习，使其能够有效运行。您将了解深度学习的工作机制而不再是一个黑箱，从而能够更系统地获得良好的结果。此外，您还将学习到 TensorFlow 这个框架。 在为期三周的课程中，您将能够： - 理解深度学习应用的最佳实践。 - 有效使用常见的神经网络技巧，包括初始化、正则化、批归一化、梯度检查等。 - 执行和应用多种优化算法，如小批量梯度下降、动量法、AdaGrad、Adam 及其之间的比较。 - 理解深度学习的新最佳实践，学习如何准备训练/验证/测试的数据集，以及分析偏差/方差。 - 在 TensorFlow 中应用神经网络。 这是深度学习系列课程的第二部分。 课程大纲： - 第一部分：深度学习的实践方面 - 第二部分：优化算法 - 第三部分：超参数调节框架、编程和批归一化
Part: 1
Title:الجوانب العملية للتعلم المتعمق
Description:
Part: 2
Title:خوارزميات التحسين
Description:
Part: 3
Title:الأطر الخاصة بضبط مقياس فرط المعلمات وبرمجة وتطبيع الدفعات
Description:
يعلمك هذا البرنامج "سحر" الحصول على التعلم المتعمق للعمل بشكل جيد. وعوضًا عن كون عملية التعلم المتعمق عبارة عن صندوق أسود، ستدرك الأمر الذي يدفع إلى الأداء، ومن ثم ستتمكن من الحصول على نتائج جيدة بشكل أكثر منهجية. كما ستعرف عن برنامج تنسرفلو. بعد 3 أسابيع،: - ستفهم أفضل الممارسات في المجال بشأن إنشاء تطبيقات التعلم المتعمق. - وأيضًا القدرة على استخدام "الحيل" الشائعة للشبكة العصبية بشكل فعال، بما في ذلك التهيئة، المستوى الثاني وتصحيح وضع التسرب، تطبيع الدفعة، فحص التدرج،, - القدرة على تنفيذ وتطبيق مجموعة متنوعة من خوارزميات التحسين، مثل هبوط تدرج الدفعات الصغيرة وزخم الحركة وطرق المعدل المقترحة وآدم والتحقق من التطابق فيما بينهما. - بالإضافة إلى فهم أفضل الممارسات الجديدة لعصر التعلم المتعمق حول كيفية إعداد مجموعات التدريب/التطوير/الاختبار وتحليل الانحياز/التباين - القدرة على تطبيق شبكة عصبية في برنامج تنسرفلو. هذا هو المساق الثاني من اختصاص التعلم المتعمق.
