Advanced Machine Learning With ENCOG [2013, ENG] torrent

Обучающие видео » Компьютерные видеоуроки и обучающие интерактивные DVD » Программирование (видеоуроки)

Advanced Machine Learning With ENCOG

Год выпуска: 2013
Производитель: Pluralsight
Сайт производителя: http://pluralsight.com/
Автор: Abhishek Kumar
Продолжительность: 4h 11m
Тип раздаваемого материала: Видеоклипы
Язык: Английский
Описание: Are you worried about your neural network model prediction accuracy? Are you not sure about your neural network model selection for your machine learning problem? This course will introduce you to more advanced topics in machine learning. The previous introductory course, "Introduction to Machine Learning with ENCOG 3," laid out a solid foundation of machine learning and neural networks. This course will build upon that foundation for more advanced machine learning implementations. In this course, you will learn about various neural network optimization techniques to overcome the problems of underfitting and overfitting and to create more accurate predictive models. This course will also provide an overall picture of various neural network architectures and reasons for their existence. This course will be focused towards implementation of various supervised feed forward and feedback networks. During the whole course, we will be using open source machine learning framework ENCOG to implement various concepts discussed in this course. Although the implementations in this course are ENCOG-based, concepts discussed in this course are widely applicable in other frameworks or even in custom development.

Вы беспокоитесь о вашей модели нейронной сети точности прогнозирования ? Вы не уверены в своем нервной выбора модели сети для вашей проблемы машинного обучения ? Этот курс познакомит вас с более продвинутых тем в машинного обучения . В предыдущем вводный курс "Введение в машинного обучения с Encog 3," выложил прочный фундамент машинного обучения и нейронных сетей . Этот курс будет строить на этом фундаменте для более продвинутых реализаций машинного обучения . В этом курсе вы узнаете о различных методах нейронных оптимизации сети , чтобы преодолеть проблемы underfitting и переобучения и создать более точные прогнозные модели . Этот курс также будет предоставлять общую картину различных нейронных сетевых архитектур и причин их существования. Этот курс будет сосредоточено в осуществлении различных контролируемых кормовых вперед и обратной связи сетей . В течение всего курса , мы будем использовать с открытым исходным кодом рамочное машинного обучения Encog для реализации различных концепций , рассмотренные в этом курсе. Хотя реализация этого курса являются ENCOG основе , понятия , обсуждаемые в данном курсе широко применяются в других структур или даже в заказной разработки .
[spoiler="Содержание"]
Код: │ advanced-machine-learning-encog.zip
│
├───01. Course Introduction
│ 01. Introduction.wmv
│ 02. Course Scope.wmv
│ 03. Course Structure.wmv
│ 04. Quick Recap.wmv
│ 05. Summary.wmv
│
├───02. Network Tuning - Part 1
│ 01. Introduction.wmv
│ 02. Outline.wmv
│ 03. Network Tuning.wmv
│ 04. Underfitting And Overfitting.wmv
│ 05. Selection of Layers and Neurons.wmv
│ 06. Why Network Pruning .wmv
│ 07. About Pruning.wmv
│ 08. ENCOG Support for Pruning.wmv
│ 09. Training, Cross Validation and Test Dataset.wmv
│ 10. Demo Introduction.wmv
│ 11. Demo XAML Code.wmv
│ 12. Demo Core Steps-Shuffle, Segregate, Normalize and Prune.wmv
│ 13. Demo Core Steps-Train.wmv
│ 14. Demo Observations.wmv
│ 15. Summary.wmv
│
├───03. Network Tuning - Part 2
│ 01. Introduction.wmv
│ 02. Outline.wmv
│ 03. Training Process Tuning.wmv
│ 04. ENCOG Training Strategies.wmv
│ 05. Greedy Strategy.wmv
│ 06. Demo Greedy Strategy.wmv
│ 07. Hybrid Strategy.wmv
│ 08. Demo Hybrid Strategy.wmv
│ 09. Reset Strategy.wmv
│ 10. Demo Reset Strategy.wmv
│ 11. Required Improvement Strategy.wmv
│ 12. Demo Required Improvement Strategy.wmv
│ 13. Smart Learning Rate and Smart Momentum Strategy.wmv
│ 14. Demo Smart Learning Rate and Smart Momentum Strategy.wmv
│ 15. StopTrainingStrategy.wmv
│ 16. Demo Basic Stop Strategies.wmv
│ 17. Demo StopTrainingStrategy.wmv
│ 18. EarlyStoppingStrategy.wmv
│ 19. Demo EarlyStoppingStrategy.wmv
│ 20. Summary.wmv
│
├───04. Neural Network Architectures Overview
│ 01. Introduction.wmv
│ 02. Outline.wmv
│ 03. Type of Network Covered.wmv
│ 04. Why So Many .wmv
│ 05. Architectural Tree.wmv
│ 06. Summary.wmv
│
├───05. Feed Forward Network - Part 1
│ 01. Introduction.wmv
│ 02. Outline.wmv
│ 03. Feed Forward Networks.wmv
│ 04. Input Output Mapping.wmv
│ 05. Linear Versus Non-Linear.wmv
│ 06. Linear Neural Networks.wmv
│ 07. Adaline Network.wmv
│ 08. Adaline Network in ENCOG.wmv
│ 09. Demo Adaline Network.wmv
│ 10. Perceptron Network.wmv
│ 11. Perceptron Network in ENCOG.wmv
│ 12. Demo Perceptron Network.wmv
│ 13. Summary.wmv
│
├───06. Feed Forward Network - Part 2
│ 01. Introduction.wmv
│ 02. Outline.wmv
│ 03. Non-Linear Neural Networks.wmv
│ 04. Multi Layer Perceptron.wmv
│ 05. Multi Layer Perceptron in ENCOG.wmv
│ 06. Demo MLP Network.wmv
│ 07. RBF (Radial Basis Function) Network.wmv
│ 08. Radial Basis Function Calculation.wmv
│ 09. RBF Network Implementation.wmv
│ 10. XOR Problem using RBF.wmv
│ 11. Basic RBF Network Implementation.wmv
│ 12. RBF Network in ENCOG.wmv
│ 13. Demo RBF Network.wmv
│ 14. Applications of Feed Forward Networks.wmv
│ 15. Summary.wmv
│
├───07. Feedback Networks
│ 01. Introduction.wmv
│ 02. Outline.wmv
│ 03. Feedback Networks.wmv
│ 04. Elman Network.wmv
│ 05. Temporal XOR Problem.wmv
│ 06. Elman Network Training.wmv
│ 07. Elman Network in ENCOG.wmv
│ 08. Demo Elman Network.wmv
│ 09. Jordan Network.wmv
│ 10. Jordan Network in ENCOG.wmv
│ 11. Demo Jordan Network.wmv
│ 12. Applications of Recurrent Networks.wmv
│ 13. Summary .wmv
│
└───08. Course Summary
01. Introduction.wmv
02. Summary.wmv
03. Next Course Glimpse.wmv
[/spoiler]
Файлы примеров: присутствуют
Формат видео: WMV
[spoiler="audio\video"]
General
Complete name : C:\04. ENCOG Training Strategies.wmv
Format : Windows Media
File size : 3.24 MiB
Duration : 2mn 20s
Overall bit rate mode : Variable
Overall bit rate : 194 Kbps
Maximum Overall bit rate : 1 303 Kbps
Encoded date : UTC 2013-10-01 18:05:50.616

Video
ID : 2
Format : VC-1
Format profile : MP@HL
Codec ID : WMV3
Codec ID/Info : Windows Media Video 9
Codec ID/Hint : WMV3
Description of the codec : Windows Media Video 9
Duration : 2mn 20s
Bit rate mode : Variable
Bit rate : 27.0 Kbps
Width : 1 024 pixels
Height : 768 pixels
Display aspect ratio : 4:3
Frame rate : 15.000 fps
Bit depth : 8 bits
Compression mode : Lossy
Bits/(Pixel*Frame) : 0.002
Stream size : 461 KiB (14%)
Language : English (US)

Audio
ID : 1
Format : WMA
Format version : Version 2
Codec ID : 161
Codec ID/Info : Windows Media Audio
Description of the codec : Windows Media Audio 9.2 - 128 kbps, 44 kHz, stereo 1-pass CBR
Duration : 2mn 20s
Bit rate mode : Constant
Bit rate : 128 Kbps
Channel(s) : 2 channels
Sampling rate : 44.1 KHz
Bit depth : 16 bits
Stream size : 2.14 MiB (66%)
Language : English (US)
[/spoiler]
[spoiler="Скриншоты"]

[/spoiler]