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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 17:12 编辑
4 X" ~) g7 M; o/ A! t* b) U9 v* w/ H+ n& R- z0 {
课程目录：
7 T" }* y( { q2 ~: ?1.基本概念清晰版
& P; K0 u9 x* a9 P* D L9 O5 ^2.软件包安装和环境配置总述 ! ^7 ~6 \' r! X' G" @8 z& ]: h
3.环境配置分部详解
% S, ?# k, o" R8 U1 |4.环境配置分部详解下 $ N9 C; ]8 K) S/ F" |' v$ D
5.手写数字识别 ' x, n+ @: M# l
6.神经网络基本结构及梯度下降算法
; F3 }, n, N6 S: h! j {" e* E7.随机梯度下降算法 . A8 t/ v! [* i0 w4 Y
8.梯度下降算法实现上 + Y. }/ B; B% f; ]- k
9.梯度下降算法实现下
9 C& f( U7 T6 z5 d, B8 C) W10.神经网络手写数字演示 5 \1 `' M/ y9 [1 A3 C7 X
11.Backpropagation算法上 * u1 }/ S& {* X: [ @ n& T% H
12.Backpropagation算法下 ( V- J ~7 X" V, [1 e, a) P/ `
13.Backpropagation算法实现 / ?( y4 K6 a. p" P$ F" x6 r
14.cross-entropy函数
# `/ y- }1 _+ q) Q+ }7 \$ Y15.Softmax和Overfitting
6 f3 Z3 [, x3 G% |( W( g O16.Regulization
8 \: q! _* b5 W* \3 N( z17.Regulazition和Dropout 0 P1 z8 p) v2 f3 k# ]
18.正态分布和初始化(修正版)
4 a- j0 d1 |: R( w8 i' ^: |6 Q19.提高版本的手写数字识别实现
6 J7 \6 O7 \& x8 v20.神经网络参数hyper-parameters选择 4 {5 u( \4 ^9 F2 S
21.深度神经网络中的难点
4 n) Q! t' o0 }/ S2 |+ n3 a22.用ReL解决VanishingGradient问题
2 R% J+ T- R) B, l! h. c7 s23.ConvolutionNerualNetwork算法 ; |+ M$ l4 B0 s5 B
24.ConvolutionNeuralNetwork实现上 - ?2 o( k1 b( A2 a" N3 d
25.ConvolutionNeuralNetwork实现下
9 E. b9 [8 q( p+ v9 w9 s J26.Restricted Boltzmann Machine
) e$ r2 h; M* C: W6 }' f2 C- S27.Restricted Boltzmann Machine下
- s! f& I0 ?# l+ S6 P, O* X28.Deep Brief Network 和 Autoencoder
' I) D6 g r' @/ j( R: z8 x" [8 M# n, t
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