有些问题

来源:2-3 神经元多输出

Kaiych

2018-09-14

我实在不想挑刺,但是这个课程肯定是有很多问题的,瑕疵很多,没有达到预期,首先是符号用法不符合机器学习一般的用法,n一般表示特征个数,m表示样本的个数,还有就是ppt上的一些问题,真的挺多的,交叉熵函数一般中间用log表示就好了,还有一些符号,老师念错了,我也就不指出来了
我现在主要是想退课,但是你们客服说我看过的课程已经超过4小节了,不让退,我想退的原因一方面是有些小瑕疵,但是这不重要,主要是我学过很多机器学习,也学过深度学习,但是你们这门课目前来说对我几乎没什么帮助,对于一些接触机器学习深度学习比较少的人帮助可能比较大,所以希望能够退课,谢谢

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7回答

正十七

2018-09-19

你不挑刺也说了一大堆了,我不是教授,也不想在这门课里带大家去扒符号,写论文。我只想把我学到的知识教给大家。只要只是大家能够听明白,这就足够了。

如果想退课,慕课网有专门的客服,在问答区你无法达到你的目的。老师也没权利去给你做那个操作。

希望你能学到东西吧,也祝你深度学习能够顺利。

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lemonlxn
老师,您的课非常通俗易懂。请您继续坚持下去,期待您后续有更好的课程,加油
2019-10-16
共1条回复

龟仙人的马甲

2018-10-13

首先我不是杠精 也丝毫不想退款(老师讲得很好啊!!我以前学过ml 现在都忘了 所以感觉老师讲得很好的) 但是我也是听到了符号的读法才来看评论的...对数那个ln 是Ln 不是in啊

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刘刘刘刘刘英迪
读成in,我真是第一次听说.......... 有一种把“A”读成“X”的感觉。
2020-04-25
共1条回复

慕数据1402393

2018-09-21

怎么说呢?符号问题,叫法,或者写法,无非就是想表达一下这个意思而已。你可以到Youtube 去看一下 老外讲的一些教程,压根儿不会对什么符号说的很标准(我也不知道这个标准到底是谁定的,反正能表达意思就行啦)

而且能学到的 也很多啊~ 而且 内容是 很充实的 非常不错了,我才看到 第五章 就有一大堆知识要整理  ~

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追梦逐梦白日做梦

2018-09-21

老铁,您要是这门课的知识早就知道了,您还会买吗?这门课本身就是倾向于工业实战。您是研究生吗?如果您是研究生,这门课程也非常棒,老师会时不时会说一些自己在深度学习领域的研究感悟。还有您是大牛吗?如果是大牛您买课干什么?参加比赛去呀!您有几个top1,top10,top20?还有您刚刚看四个小时就否认这门课,不可否认前面确实比较基础,您看看后面的呀!越到后面越是精华。切莫因冲动错过好的课程。最后一句,这门课程总共才三百多,您还想让老师直接把你带到大牛吗?您要是想,花几万报个班啊。

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qq__9987

2020-01-22

兄弟,你自己没搞清楚啊,log()就是计算以e为底的对数,即ln

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慕圣6380070禅达

2020-02-25

你提的问题我也有发现,但学习遵循一个“守破离”吧,虽然我有时候也听得云里雾里的,但也出于对人民币的尊重,看完整个课程再做挑刺也来得及

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小义6626

2018-09-25

老铁,你说的这些问题正说明你没有看完课程。挑刺也要稍微说些痛点啊,说些符号啥的,就是杠精了啊。估计你就看了看激活函数啥的那些,精华都在后面。比如讲神经网络调参的,讲各种cnn网络演化的,还有后面的文本分类,图像生成文本等等这些,我都能学到很多。说实话,300多已经很赚了,希望你耐心看完,相信你会感谢老师的

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