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- k) @9 k) S2 U. u0 _课程目录 7 N6 ~# s. a# N' p6 b8 |: T
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├─视频3 b% X# m# Z% r! Q1 ~/ E% O
│ 第10章 神经网络手写数字演示.mp4 107.29MB( i6 j" K. O6 s _* Q6 Z k6 I( y3 |
│ 第11章 Backpropagation算法上.mp4 65.96MB
5 J1 f9 p7 ?8 {7 d+ g; ~│ 第12章 Backpropagation算法下.mp4 61.54MB; X$ |- {* R3 z
│ 第13章 Backpropagation算法实现.mp4 64.12MB
. [5 n/ Y4 Q* y- C- T│ 第14章 cross-entropy函数.mp4 49.72MB
3 h* |* f, D+ G/ Z2 i/ _& t│ 第15章 Softmax和Overfitting.mp4 75.9MB
) |# ?# ~7 A3 a. O7 r$ B% W d│ 第16章 Regulization.mp4 37.48MB
. y1 T# \6 d4 U│ 第17章 Regulazition和Dropout.mp4 50.49MB
9 b( S; u% B" S7 q3 a│ 第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4 28.78MB5 b6 U6 ^9 a$ Q) k7 H k# h( q
│ 第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4 72.83MB
1 n( j6 Q* k3 \% @7 K4 r2 U+ g│ 第1章 基本概念清晰版.mp4 42.58MB9 w2 `* j2 T' ~, ^% K* M
│ 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4 54.96MB6 g. d7 f( k& w; y) M
│ 第21章 深度神经网络中的难点.mp4 76.06MB
0 w3 Z7 L- B0 n! B│ 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4 37.01MB J/ V+ o1 @4 A/ h
│ 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4 64.74MB; p& \# f- k6 i8 [ q
│ 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4 51.73MB
* i8 Q1 ` j* c W│ 第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4 78.28MB+ m4 Q$ y f- u
│ 第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4 63.15MB8 s J$ C; O$ G9 U. g9 R( j
│ 第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4 49.49MB
4 l4 j/ Y* k3 c b- ^7 a│ 第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4 47.36MB
+ h/ a$ R/ \! s; H; p│ 第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4 80.2MB3 A S8 Z5 u; k9 n1 b1 @
│ 第3章 环境配置分部详解.mp4 77.09MB7 B: M' t2 R2 X7 u5 I: h0 ~9 s
│ 第4章 环境配置分部详解下.mp4 111.05MB4 s1 h3 v3 z$ o) ^4 w3 Z
│ 第5章 手写数字识别.mp4 46.17MB/ A' [& o' L' q. D% x
│ 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4 82.79MB
4 h- ]2 u% A/ d│ 第7章 随机梯度下降算法.mp4 20.57MB
. A" K4 R7 a# S* k3 j: h4 m) ]│ 第8章 梯度下降算法实现上.mp4 50.19MB: n+ g, f4 X! Z' N. b# b7 S
│ 第9章 梯度下降算法实现下.mp4 69.03MB# L$ |: w C( j- u
│ 7 ?( ~. {9 w' s1 T3 \
└─课件
2 s( T: u$ \3 s/ T+ f% L& _( N" W Y+ K 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
