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8 @, q F8 f0 e1 @9 s9 w课程目录 : S! n2 T( |- q/ { R- P4 b
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│ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4 107.29MB
& M/ |0 K7 i2 A. T) j7 i. l. s│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4 65.96MB
9 R6 q3 J* q1 c7 @│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.54MB3 B/ t, ^4 `) _, m- P+ H& s
│ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.12MB' Y! c0 d/ X+ U, K3 y
│ 第14章 cross-entropy函数.mp4 49.72MB
" e5 U* u# n# w* t( {, r' m│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB2 p; |5 v, ]" H" o5 z
│ 第16章 Regulization.mp4 37.48MB3 Q& t. i( R+ X9 P* q' i6 R
│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.49MB
, r7 C4 n: b5 M│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4 28.78MB; Y7 {: p# i5 S9 u7 v3 H
│ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.83MB
8 z, w' k5 Q$ }# J9 ?3 _8 R" Q$ D) J│ 第1章 基本概念清晰版.mp4 42.58MB
' G" w9 J3 \1 B8 F│ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 54.96MB7 _; A) m8 H9 M7 ?# ^
│ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4 76.06MB; D0 \# o1 M- p- o/ n( e9 \
│ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37.01MB
/ e# @0 H t% D; u│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.74MB
9 X. K0 g, Q0 E1 @% t│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.73MB
. u# f- J/ z4 {8 ]│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.28MB5 Y, d) j" F0 A* Y2 C( V
│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.15MB& U4 Z# h; [6 A( _/ j+ X2 P
│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.49MB. W' Q6 y, w0 d& e Z& `7 B0 r
│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.36MB! Z: K3 O' t6 f3 n" r) u4 G4 Y
│ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB
" B% k, t% Q& m│ 第3章 环境配置分部详解.mp4 77.09MB
2 G3 C* b( N: [% V7 R# y l. c│ 第4章 环境配置分部详解下.mp4 111.05MB; z: ~$ D" a3 O) j+ e5 V, H$ q
│ 第5章 手写数字识别.mp4 46.17MB& d! Y! u7 D. w
│ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.79MB* f5 W6 z! r2 Q+ ^! c" G3 a# f7 q
│ 第7章 随机梯度下降算法.mp4 20.57MB: l( Y& M, n( f9 m1 o
│ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4 50.19MB
& `$ V0 p& f, V- E│ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4 69.03MB9 B4 S+ |! V( e3 L! p) Y
│ 4 d! W2 e+ ]& `: H! u2 ?
└─课件
# ^0 A& P( z. D 深度学习进阶课件.rar 3.27MB( E- i. Z$ p1 `
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发表于 2017-11-17 00:30:03
发表于 2017-11-17 00:44:30
