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文件名称：trigeR_deep_learning_with_keras_in_R:Keras在R研讨会上进行深度学习
文件大小：198.52MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-04 13:48:15
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trigeR_deep_learning_with_keras_in_R
Keras在R研讨会上进行深度学习
克隆存储库后，从PACKAGES.R安装软件包
在本课程中，您将学习神经网络的理论以及如何使用Keras API进行构建。 在本课程结束时，您将能够构建多层感知器，卷积神经网络，递归神经网络和自动编码器，以进行回归，分类和一些无监督的任务。
课程分为3个部分；
1-多层感知器（MLP）：
在本节中，将涵盖以下主题。
ML和DL之间的区别
Keras和Tensorflow简介
张量
顺序模型
单感知器和多层感知器架构
如何在Keras中构建MLP以进行回归，二进制分类和多类分类任务
辍学正则化
Keras中的常见损失函数和优化器
如何在Keras中使用回调：提前停止，模型检查点，张量板等
随机梯度下降（SGD）算法理论
用于线性/逻辑回归和MLP的SGD的实现
2-卷积神经网络