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5 d0 C/ d0 S1 M# w/ X+ o. u( H! ]课程目录
+ H. Z+ O! A& T. ~5 Y│
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' a$ t, R! s6 M {; h│ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4 107.29MB
9 }" Q `. [. B/ `( f│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4 65.96MB, R2 M7 [9 p: J8 I0 m, P
│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.54MB
9 {4 _. O; p7 D+ y. N# Z2 J2 g2 J│ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.12MB& {5 |+ E. Q7 D+ o3 Z9 ^: v; u
│ 第14章 cross-entropy函数.mp4 49.72MB8 R" r! w8 z: s# [- [
│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB
$ r D( e- x3 j+ V0 B1 t│ 第16章 Regulization.mp4 37.48MB2 A3 @$ k$ ]* g) h: f, E, x$ e7 F
│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.49MB
/ x) h) L+ }3 E$ k7 `! }4 q│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4 28.78MB: ^9 D( V! q. J. _
│ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.83MB
8 A2 g$ v. @2 V│ 第1章 基本概念清晰版.mp4 42.58MB8 v8 b0 g6 m {
│ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 54.96MB
& u0 T& O. L1 `* p│ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4 76.06MB9 h* W) x, c u
│ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37.01MB. H8 O O8 _/ J4 ]" m. V1 ]* [
│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.74MB* }$ y d5 f% {
│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.73MB/ p* W9 R r# Q8 X* w) s
│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.28MB3 c1 | R" ?" U$ B
│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.15MB
$ E: d- ^% L6 d0 S( x│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.49MB% `' ?/ V8 H' D* w$ a2 b% N+ }
│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.36MB
* T5 C4 a4 w! E│ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB
! m& t' m- o# d9 l8 I│ 第3章 环境配置分部详解.mp4 77.09MB
5 d( t% E: |3 d5 z" [/ z" R! |│ 第4章 环境配置分部详解下.mp4 111.05MB
7 b2 ]) `) ^0 p2 K6 N- b% \│ 第5章 手写数字识别.mp4 46.17MB- G" ?& @9 ?* q
│ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.79MB' J- Z8 T- k- O/ _* f6 [
│ 第7章 随机梯度下降算法.mp4 20.57MB& L" Z' _0 k8 q/ j$ M9 W
│ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4 50.19MB7 R4 p2 t0 T- p
│ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4 69.03MB
/ P( x; s. b8 U' g% ]9 Z3 E4 G, u│ 8 M( C: [5 \4 V- o7 y9 r- E
└─课件
" M1 ~1 P/ C( z4 F/ a! b j8 _ 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
