2019 Class 05 多層感知器與矩陣形式推導

(0) 課程名稱 :Class 05 多層感知器與矩陣形式推導

(1) 本次課程章節 :

Session 1: 講解多層感知器的計算流程

Session 2: 推導反向傳播法

Session 3: 推導多層感知器的矩陣形式

建議閱讀論文:

* Backpropagation : Learning representations by back-propagating errors (1986) Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J.

(2) 課程簡介 :

本次課程將在Q2(四月)的感知器演變歷史，以及計算基礎上，介紹多層感知器的反向傳播法，以及推導矩陣形式。

由於網路上多層感知器的介紹通常並未詳述細節，同樣一個網路架構有的可能有轉置，有的可能沒有，往往讓初學者暈頭轉向，因此本次課程將特別去解陣多層感知器的矩陣版本，歡迎完全沒有基礎的朋友一起來練功!不必擔心數學不好會聽不懂跟不上，我們會盡量用直觀的方式讓大家能兼具理論和實作的訓練，歡迎大家來參加歐!

(3) 講師簡介 : 蔡尚宏

(4) 目標對象：有聽過機器學習但想要入門的年輕夥伴。

(5) 課程時間：2019年 5月25日 週六 下午01:30～5:00

(6) 課程地點：TAF空總創新基地社會創新實驗中心： (台北市大安區仁愛路三段55號) A2教室。

(7) 人數限制：40人(多的可能需要站著)

(8) 參與費用：免費，因為資源有限，尤其是平均20頁的講義,基於環保愛地球的心, 如果缺席並未告知，將記名取消再次參與的資格，謝謝。

(9) 攜帶物品 : 筆記本、筆 (練習推導公式用) 、筆電、Python 開發環境 (實驗用)。

(10) 為了品質與課程延續性，本次課程的授課講義仍舊是與前幾堂課的活動所撰寫與編排類似，建議前幾堂有參加過的夥伴，可以攜帶講義來做個對比歐!

* 如果喜歡我們做的事，歡迎請我們喝杯咖啡 : https://p.ecpay.com.tw/2197B (支持連結)

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