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课程目录 % d/ w9 A9 l8 u" w0 M6 \
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6 D Z: R1 \/ o! k* p5 p. u {├─视频
, r1 P% I* L5 V│ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4 107.29MB
2 K; b7 R, |( r& E* p# K4 Z│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4 65.96MB& g; P+ V2 H, } g% b
│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.54MB6 f5 W: @9 u7 D" `. Z) t1 G
│ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.12MB
! k1 R9 H: {9 b2 o│ 第14章 cross-entropy函数.mp4 49.72MB1 j0 m% \: v# H9 S: R* K
│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB
% d, R2 l6 Y" s: I" O$ i5 j9 }│ 第16章 Regulization.mp4 37.48MB
# s5 Q9 Q, ?/ q3 P│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.49MB
" M: a( G+ H! q' b% E; U│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4 28.78MB, p0 X. c/ O" x
│ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.83MB* o4 e! z& N/ H' t! \4 B
│ 第1章 基本概念清晰版.mp4 42.58MB
! j2 B3 J) P6 h: C2 Z│ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 54.96MB0 [9 E' i- p3 d, W
│ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4 76.06MB
7 D2 c+ H% \. A/ H2 k% }│ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37.01MB1 `/ p2 G% C2 o3 Z
│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.74MB
1 \0 o; r7 w2 F: F; W4 Y! A) b│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.73MB* z2 E0 u5 b( Z" Q% j2 m4 \
│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.28MB
3 ?+ S! z8 o) I7 I! u$ S│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.15MB
n a5 b9 m2 o6 A│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.49MB, v. g1 j3 y! }
│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.36MB/ A# W# |, n2 R+ q. C
│ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB+ `+ B: B9 h. d' A: H+ ]1 b5 W
│ 第3章 环境配置分部详解.mp4 77.09MB, L' ], l M, t* s8 \$ C l; t4 A8 m7 O
│ 第4章 环境配置分部详解下.mp4 111.05MB
6 }& G3 q6 E8 w% D, C│ 第5章 手写数字识别.mp4 46.17MB
4 F, R0 @; E" r- w* c│ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.79MB! ?/ l6 e3 r& U
│ 第7章 随机梯度下降算法.mp4 20.57MB
( c3 X6 F. m/ E2 G% G( p* A3 s/ w│ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4 50.19MB/ i- _ b3 |: j* l$ ^
│ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4 69.03MB: {2 L* t5 }. G- h
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r0 R0 D- u- L6 ]4 ]7 e) `. H4 ^└─课件0 a( {: B( g% _' G
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
