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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:26 编辑 4 d) t, t: V$ v
, H2 }, @5 \) n7 f5 {, n: x课程目录：+ J) e5 M0 _" A- W) }
1.基本概念清晰版
1 E% K8 s. L! u6 X7 N! Y2.软件包安装和环境配置总述0 c A" h# U" Q8 V' w, g- O
3.环境配置分部详解! r) Q+ ~9 u" ~' ]
4.环境配置分部详解下1 J3 p, T( J* K0 c0 z# b& r
5.手写数字识别! u' i0 d2 T( ?5 ?: o5 O
6.神经网络基本结构及梯度下降算法4 F, L9 r b1 S" R
7.随机梯度下降算法
# j5 I) k& A' a! k: |8.梯度下降算法实现上 v: y$ d, [2 B- [2 {7 y1 G
9.梯度下降算法实现下0 q9 m7 l4 l9 u9 ~; O
10.神经网络手写数字演示2 E4 d' P( L) @8 y2 j% o
11.Backpropagation算法上2 U/ q. m; l3 h4 }8 y1 j
12.Backpropagation算法下
4 v6 p" X5 U8 @13.Backpropagation算法实现6 [$ _- r2 C% O- X; w- P
14.cross-entropy函数
, `- x8 \6 m1 T; W15.Softmax和Overfitting
& X5 x- x$ g8 t8 C$ q+ O16.Regulization
2 ~$ Q5 U" U n3 t" l. ^( I% x: @17.Regulazition和Dropout7 j3 K4 ^- A& a4 S" S$ B
18.正态分布和初始化(修正版)
0 E1 n6 D. ^. M19.提高版本的手写数字识别实现" Q7 y4 ^5 Y/ Y; V; g' V+ ~
20.神经网络参数hyper-parameters选择
( J) q6 R; y' s; e21.深度神经网络中的难点& ]5 K% ^& o I
22.用ReL解决VanishingGradient问题
+ r1 ~0 I v5 Y t) k9 Q7 C+ x23.ConvolutionNerualNetwork算法* l8 F5 Q4 w% V) E0 O
24.ConvolutionNeuralNetwork实现上
+ I X# E, O/ u* D25.ConvolutionNeuralNetwork实现下( q$ ]; x8 L% s t1 j$ p
26.Restricted Boltzmann Machine
* g# d$ q* x* E0 c" P9 l27.Restricted Boltzmann Machine下. T. Q; n* c' y9 N9 x" ?
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder5 y9 A4 |: y- Q0 v% b( J
8 F4 P/ d( j" q. ?
9 c& U- B7 r% ~4 E8 g) A |
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