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: V2 s t* L9 K% G% G6 d( L e课程目录
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├─视频
. F) p* x' C& O* g; F2 F% P+ I│ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4 107.29MB2 l/ r! R& A, i$ j& [5 t9 q6 t
│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4 65.96MB
: K) J- ~! Y; `2 T3 W; Z; n│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.54MB: E: k- X; S. A" i5 z- B
│ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.12MB4 q4 j& E$ T, K; S
│ 第14章 cross-entropy函数.mp4 49.72MB3 K+ W. K( i0 B8 a. C4 C3 E. C
│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB
% B) @5 y: ~1 B' Z9 p1 ]│ 第16章 Regulization.mp4 37.48MB$ w5 Y) q& e/ R) ~0 R+ Q0 ^7 u
│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.49MB5 E+ {3 I: V# \/ @) L5 h
│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4 28.78MB
8 Y$ J0 X V7 ~ I│ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.83MB! T; l! z4 g) p3 p
│ 第1章 基本概念清晰版.mp4 42.58MB
2 d. Z" v9 d! e7 U│ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 54.96MB
( F" _ r( U4 i! h│ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4 76.06MB$ t5 Z) g O$ ~1 x0 v+ S4 D
│ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37.01MB2 ]- z' c$ {9 _& x
│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.74MB
- K, y( K) Q- u3 ~│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.73MB
( V3 v% l/ I( K# ~7 L0 m* _" U│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.28MB0 E/ A( l D3 W& o9 d4 M
│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.15MB
7 s7 ?4 ~6 N& I2 y│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.49MB
1 D+ k, F9 D, ^( E' |: M8 z│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.36MB
x6 o- h: Y* _& ^2 R: ]( V) J/ F│ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB* s$ G1 h' m: v" I1 A9 B
│ 第3章 环境配置分部详解.mp4 77.09MB7 r7 V. q6 o4 U' r
│ 第4章 环境配置分部详解下.mp4 111.05MB
# K6 M. {# Q8 N4 B│ 第5章 手写数字识别.mp4 46.17MB0 F/ F; T9 N( ~0 p4 R. B/ T
│ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.79MB
4 B! Y0 {4 C* G* x. c│ 第7章 随机梯度下降算法.mp4 20.57MB
3 [( m0 m8 O- x# d│ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4 50.19MB
1 f% f: {$ z7 [7 f) n+ L3 r' f│ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4 69.03MB
# O, q- W4 g% s% ^) G3 i/ S│ 7 D6 z- a ?$ S( T; C
└─课件5 m& a) q& S/ J+ [0 _
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
