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( X. m5 n6 l: l6 o4 h o7 X课程目录
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; p4 n+ G: q, T: R├─视频9 s) Q. ?6 T4 E: _3 t7 j
│ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4 107.29MB0 n( v7 S$ [8 M2 R% _
│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4 65.96MB
& I0 a. \2 H# N2 n1 y│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.54MB! D- W0 U3 n1 W# |: ^
│ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.12MB5 u, ]# i! w# _: A
│ 第14章 cross-entropy函数.mp4 49.72MB7 u* S' x0 m$ F3 r! b2 o# V
│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB, S) O7 Y# ]3 ?1 ]- S
│ 第16章 Regulization.mp4 37.48MB
5 l# d- o! P2 J│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.49MB
5 \) Q4 k( w! H. y- E9 {+ o│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4 28.78MB
8 ?* d0 G7 p; j O, H│ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.83MB
$ o" E% w! N: c. D' j│ 第1章 基本概念清晰版.mp4 42.58MB
$ c, V% M [1 r8 M│ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 54.96MB
& k2 ?9 e5 \+ M│ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4 76.06MB8 W% o, L( {/ i! N) ]
│ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37.01MB# I7 @6 ?9 ~1 a5 l/ B. g3 Q9 Y
│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.74MB
5 u1 ^3 {$ Y1 {1 D+ e│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.73MB
: x" M) f4 Z5 g$ Q│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.28MB
7 s1 x" ]3 V8 |. U( ]) ^, {) `│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.15MB+ V; s6 l" H* F6 F1 r
│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.49MB& d7 s$ I9 I5 E( e! S
│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.36MB
7 |: ?; O* \( x/ v│ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB! J/ h/ u' Y( b- {( W
│ 第3章 环境配置分部详解.mp4 77.09MB
; B. J! F4 x. X+ I/ U5 o }│ 第4章 环境配置分部详解下.mp4 111.05MB
' t! \0 l8 Y W│ 第5章 手写数字识别.mp4 46.17MB$ g1 c4 q; Z" i$ T4 T$ a
│ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.79MB
|8 z( O2 q/ D* W3 A│ 第7章 随机梯度下降算法.mp4 20.57MB
# S5 X2 M3 b% b6 n0 e. h' A3 V# j/ C│ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4 50.19MB
% M) H4 h) s) Y+ N│ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4 69.03MB
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└─课件+ L- P7 \" I; M0 l( c/ y
深度学习进阶课件.rar 3.27MB3 d& o& F n8 V4 l
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发表于 2017-11-17 00:30:03
发表于 2017-11-17 00:44:30
