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课程目录
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├─视频
( T6 [4 T4 }: j" N0 r m- Z' y│ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4 107.29MB
% ?! \% V* a$ N4 @- f! d. `0 U% f│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4 65.96MB
% q' O& a! ?( h0 N│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.54MB2 F, _( O1 x4 E' f8 r3 L
│ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.12MB
: x) H1 N$ g% ~" `; h7 T; d/ u│ 第14章 cross-entropy函数.mp4 49.72MB
& T1 W' [7 f# f+ _: N│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB$ d1 r W+ g! t) X0 S* b k
│ 第16章 Regulization.mp4 37.48MB; U- f; E1 F" c0 P! T7 {9 F9 q3 W# i
│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.49MB: ^3 y$ d+ I# S/ h1 E% |1 v
│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4 28.78MB
& |8 i! b+ `2 ^/ A2 p( f9 @: X│ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.83MB. V$ u/ o& f1 {1 ~* y4 A8 l
│ 第1章 基本概念清晰版.mp4 42.58MB. ~" G( P4 T0 ~) d1 m1 S" S6 i9 s
│ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 54.96MB8 T' g/ A) W- n5 X) M/ M- O3 {
│ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4 76.06MB1 e4 X$ \( e4 d7 U- M H( n
│ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37.01MB
; |/ Y' W) W. K) G8 E│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.74MB
( X5 t5 F( a$ @$ X2 p) _7 H' s│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.73MB
' t/ B5 l3 I2 J4 ?* \│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.28MB, @% D8 N4 O: X) `* z" V/ `
│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.15MB
+ y# m9 x& `* s0 Z7 G- K│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.49MB; C3 G' a3 T" r- X( w) ?
│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.36MB
: Y& u0 V c, s& ]+ A3 n& r$ \! _│ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB
* Q9 [% z/ |( Z+ b/ d) d│ 第3章 环境配置分部详解.mp4 77.09MB
! H- k+ S4 _3 {. C7 h6 S│ 第4章 环境配置分部详解下.mp4 111.05MB
5 A' Z+ ^8 B: f2 V" r6 r0 U│ 第5章 手写数字识别.mp4 46.17MB6 ~5 ?8 y" D; Z7 O& ^/ ]7 e
│ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.79MB
) r$ P/ o/ X# z: e% ` o5 N& ~│ 第7章 随机梯度下降算法.mp4 20.57MB
' J3 u; v( T* C1 v, s│ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4 50.19MB8 x1 {0 f6 w9 w9 _0 k
│ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4 69.03MB/ q$ f: }7 i: u ?& A& |
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: F) _* ~4 o j9 e 深度学习进阶课件.rar 3.27MB; s: u2 j5 l1 s3 ^! {7 H/ k! ~
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发表于 2017-11-17 00:30:03
发表于 2017-11-17 00:44:30
