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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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% z4 `9 d+ S; }课程目录：& b+ S& P4 c, l5 |, x7 J0 {8 A
1.基本概念清晰版
1 m2 H' V8 N/ ~& F( @/ i) v2.软件包安装和环境配置总述
% J7 k5 ^; S* P+ u6 `6 U8 L* W) @3.环境配置分部详解 : U' D; v K2 }; u$ ^4 M$ M p
4.环境配置分部详解下
0 y7 o8 b ^5 Y% H4 B r: }/ `, ?5.手写数字识别 % r! |/ p/ m4 L4 Y5 B L7 |- w
6.神经网络基本结构及梯度下降算法 , L c" `9 @# a$ p, D# x
7.随机梯度下降算法 6 V# T) {1 _4 [
8.梯度下降算法实现上 . _& t) k, n6 C" O8 W0 r
9.梯度下降算法实现下 ; X4 H i {/ P3 Y
10.神经网络手写数字演示
3 H" l8 ]! |" ?11.Backpropagation算法上
0 e9 s/ N6 G1 }$ w: x. Q12.Backpropagation算法下
6 c" w, \* ^" x* i4 L' Q5 w13.Backpropagation算法实现 % R- o) Y5 k$ U/ a ~2 s9 }( E) _
14.cross-entropy函数 % \5 P: n, o5 k4 v8 v7 f
15.Softmax和Overfitting
! f9 J/ `/ ?4 L+ v |16.Regulization
. K' {* U4 ?; b) N17.Regulazition和Dropout
( I, M' x5 H9 J7 n& s18.正态分布和初始化(修正版) ' A `& L3 h% v: m8 p
19.提高版本的手写数字识别实现
. o5 p$ @$ c7 S, X( J# a m. n20.神经网络参数hyper-parameters选择
/ L# \; O2 n4 w2 q21.深度神经网络中的难点
- ^1 \! F* L. W5 A4 z% h; F, k' Z22.用ReL解决VanishingGradient问题
1 O( o- x4 Z' K, h, Y1 X23.ConvolutionNerualNetwork算法
+ t0 ^9 B/ x" O24.ConvolutionNeuralNetwork实现上
* }1 c7 S. w1 j- H' g25.ConvolutionNeuralNetwork实现下 ) i3 V% [- D7 S, @# ?
26.Restricted Boltzmann Machine
2 |8 r6 m) M9 j/ v0 {' C27.Restricted Boltzmann Machine下
9 h. v& U8 X, f! S5 E: a8 e28.Deep Brief Network 和 Autoencoder ! t1 r- i P5 b/ G* L
( R, I8 g0 |/ i% @% z |
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