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5 X* ?4 o- [( n* j2 f课程目录
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$ k) N8 B }& i: q$ i! b! b& x4 x├─视频$ z9 k- N$ J0 y4 E7 T6 A
│ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4 107.29MB' |* c; d# N( G$ N |# x* r
│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4 65.96MB: Y8 e9 }4 ~' ~8 H" Q5 g# ~
│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.54MB" M( U6 }7 L, x, R9 d& R( `8 s
│ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.12MB
' ~5 W; h% w `: _, o│ 第14章 cross-entropy函数.mp4 49.72MB
) r0 t' ~9 s5 M1 `# x9 e│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB) ?* G- u% U3 G4 c9 u; N( }5 x0 P
│ 第16章 Regulization.mp4 37.48MB5 p2 l: P1 n8 Q0 m% m8 W
│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.49MB
9 R5 t( _" E5 ]9 \& t8 [) h/ m* x│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4 28.78MB
* ?8 x' o! B& B# Q% O1 X│ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.83MB- P0 o" T0 W" E3 o4 o2 Q+ y
│ 第1章 基本概念清晰版.mp4 42.58MB
. x$ U& e# [9 G! P' k│ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 54.96MB$ p1 H r1 ?3 C$ Q
│ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4 76.06MB
0 l3 z' m' C; Z. f) H9 \9 m│ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37.01MB) x+ N3 ~2 s! U5 J
│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.74MB4 j1 Y% C" V* G: x- _# r
│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.73MB
/ V" W0 L6 v, w( D A│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.28MB- r" s% k6 H c
│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.15MB
0 d9 G! J9 p# K! G" O! i$ N│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.49MB7 O$ K8 F$ T: ~
│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.36MB0 v+ v- p u$ l+ Y8 H3 ?! p
│ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB
! W/ B: T! |! s/ u) t│ 第3章 环境配置分部详解.mp4 77.09MB. X$ `: I: f5 b5 l
│ 第4章 环境配置分部详解下.mp4 111.05MB
# I) k4 |, Y6 n/ e8 D│ 第5章 手写数字识别.mp4 46.17MB
( X- V# \5 g+ r. j9 b( r/ J2 S│ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.79MB
5 h( e" Y% ^' V; B8 z7 ?$ G│ 第7章 随机梯度下降算法.mp4 20.57MB5 I7 M% l+ X9 c8 r* r7 |0 H
│ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4 50.19MB7 C' p1 p& w+ H0 k9 K0 l
│ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4 69.03MB6 i/ x8 H) v& I" ~0 O. m
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└─课件$ A+ L9 e0 j) [) H
深度学习进阶课件.rar 3.27MB
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发表于 2017-11-17 00:30:03
发表于 2017-11-17 00:44:30
