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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 17:12 编辑
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5 G4 G# M5 k' h) J8 R z课程目录：
4 E6 J7 s$ @' e1.基本概念清晰版
0 J% ]5 A. P7 k! u6 S0 K6 F2.软件包安装和环境配置总述
9 l5 @9 e' J- g' Z3.环境配置分部详解
) f6 U) \# ^" l8 `+ h$ i4.环境配置分部详解下
3 }8 A# F. ?) u, H) C9 }3 \5.手写数字识别
5 g y- ?) ]8 u* ]' j6.神经网络基本结构及梯度下降算法 & x1 B% Q9 F; n: w5 u. f# t& h
7.随机梯度下降算法
& P6 U; z3 l4 F/ s+ i8.梯度下降算法实现上
1 ^; H6 V4 E6 D9.梯度下降算法实现下 ) U2 s! E$ \" Y% M, X9 P( N
10.神经网络手写数字演示 2 `% K8 r' {# \
11.Backpropagation算法上 " [# I# N) Y Y& C6 C2 m) A
12.Backpropagation算法下
* W: J% c" |: j+ w: Q/ b3 F13.Backpropagation算法实现
& S% Y* D' U( A0 |- L' O' ~14.cross-entropy函数 ' ?/ u8 ^+ G& M# j
15.Softmax和Overfitting
6 `# B9 `5 _+ g+ O* ?; i16.Regulization
; i7 T/ { k& j17.Regulazition和Dropout
: u& e1 Q) n# ?: p" J18.正态分布和初始化(修正版)
" a3 N: I) n! m* ~" m19.提高版本的手写数字识别实现 # c8 J/ Z7 e3 J; E; p7 }. q
20.神经网络参数hyper-parameters选择
0 Q. q5 I0 J4 x. s21.深度神经网络中的难点
7 j" u, O) x# S22.用ReL解决VanishingGradient问题
7 ?; p3 l+ d F% u; T7 B: g23.ConvolutionNerualNetwork算法 8 R% }. w! E9 z! e3 @8 Y+ O
24.ConvolutionNeuralNetwork实现上
- l. G+ \+ ~ e) y; x25.ConvolutionNeuralNetwork实现下
% l7 S0 t0 T5 ~: H' I26.Restricted Boltzmann Machine
8 _( i8 V; I! I27.Restricted Boltzmann Machine下 , Q1 Y6 V- ?8 s2 Q
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder : j) t# T( s" o- v
) x; A6 p# H: C6 ~) X0 C
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