本课件主要内容包括：

1. 人工神经网络

2. Sigmoid单元的多层网络

3. Sigmoid单元

4. 神经网络的MCLE训练

5. 神经网络的MAP训练

6. Sigmoid单元的梯度误差

7. 梯度下降

8. 增量（随机）梯度下降

9. 后向传播算法（MLE）

10. 关于后向传播的更多内容

11. ANN中的过度拟合

12. 过度拟合的处理

13. K折交叉验证

14. Leave-One-Out交叉验证

15. 人工神经网络的表达能力

16. 隐藏层的学习

17. 训练

18. 面部识别的神经网络

19. 隐藏层单元的学习权值

完整课件下载地址：

http://page2.dfpan.com/fs/7l6cejc282313219160/ 

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