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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 17:12 编辑 6 P) ?( O- k; G2 n& q
5 _: ^/ l- ]% i4 @课程目录：
. T# B( g' ]+ y' O: @! u Q" f+ H1.基本概念清晰版 8 D( \4 O2 Z$ |4 ]* j" C
2.软件包安装和环境配置总述
# o- u" C- a' F: v9 z, h0 F3.环境配置分部详解 # g3 y$ N! r. }: R
4.环境配置分部详解下
' r7 |- g/ A0 z+ `; H& p1 f& Z5.手写数字识别 ; c2 u1 w! c; P
6.神经网络基本结构及梯度下降算法
4 Z6 B- _( S# W6 f7.随机梯度下降算法
5 j* _' s& u- F1 o/ h8.梯度下降算法实现上 7 ^( E+ K* Q/ U
9.梯度下降算法实现下
# h9 N( F0 t3 f' Z6 T4 x9 p10.神经网络手写数字演示
- E7 A* T' C5 w! ?11.Backpropagation算法上 # f3 q% e8 g* E8 Y
12.Backpropagation算法下 4 E) \: Q: @# N' y& A# U- g% ~0 e
13.Backpropagation算法实现
" V' ?; h" Y( k# E) D7 |14.cross-entropy函数 2 y# `+ d" a! ^7 `* ?; [6 a/ z3 N
15.Softmax和Overfitting 0 h# n. ?0 G' }* @2 u, w
16.Regulization
$ [9 |1 Q6 t/ u( W. m17.Regulazition和Dropout 2 R4 S5 P8 T3 l+ w6 k
18.正态分布和初始化(修正版) $ w3 O+ R) p0 o
19.提高版本的手写数字识别实现
7 j! R- O% [# `20.神经网络参数hyper-parameters选择
/ P p$ l, |) f$ |. f. \( X21.深度神经网络中的难点 ; O+ p. z9 k& {; m
22.用ReL解决VanishingGradient问题
2 L$ N8 Y0 w5 J6 q; D23.ConvolutionNerualNetwork算法
: ^0 t/ K' s% c' X1 z0 ?. c24.ConvolutionNeuralNetwork实现上
! ?6 p1 D0 A; C* x" {25.ConvolutionNeuralNetwork实现下
% ] `: t L5 N; @( R4 F0 S26.Restricted Boltzmann Machine
6 s5 P% X- A7 h3 B27.Restricted Boltzmann Machine下 6 F+ ]" Q+ s1 h* N9 u5 h- N1 r% r
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder " W4 k* h2 @7 Z% G2 }# D$ F) F
- w, `& e# }% o0 e- d; P6 B Z& k
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