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コース概要
Neural Networks の紹介
- Neural Networksとは何ですか
- ニューラルネットワークの応用の現状はどうなっているのか
- Neural Networks 対回帰モデル
- 教師あり学習と教師なし学習
利用可能なパッケージの概要
- nnet、ニューラルネットなど
- パッケージと ITLS の制限の違い
- ニューラルネットワークの可視化
申請中 Neural Networks
- ニューロンとニューラルネットワークの概念
- 脳の簡略化されたモデル
- 機会ニューロン
- XOR 問題と値の分布の性質
- シグモイドの多態性の性質
- 他の機能が有効になっている
- ニューラルネットワークの構築
- ニューロン接続の概念
- ノードとしてのニューラル ネットワーク
- ネットワークの構築
- ニューロン
- レイヤー
- 天秤
- 入出力データ
- 範囲 0 ~ 1
- 正規化
- 学習Neural Networks
- 逆方向伝播
- ステップの伝播
- ネットワークトレーニングアルゴリズム
- 適用範囲
- 推定
- による近似の可能性に関する問題
- 例
- OCRと画像パターン認識
- その他の用途
- 上場企業の株価を予測するニューラル ネットワーク モデリング ジョブを実装する
要求
あらゆるプログラミング言語でのプログラミングを推奨 .
14 時間
お客様の声 (3)
Graphs in R :)))
Faculty of Economics and Business Zagreb
コース - Neural Network in R
We gained some knowledge about NN in general, and what was the most interesting for me were the new types of NN that are popular nowadays.
Tea Poklepovic
コース - Neural Network in R
new insights in deep machine learning