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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:26 编辑
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6 p+ ~1 `' T1 a! p+ L. d课程目录：; `9 o* R1 k# d' P0 u
1.基本概念清晰版
2 V. c- S: n" c2.软件包安装和环境配置总述3 J3 i' L; T/ V4 `2 r# |/ |
3.环境配置分部详解
7 }# G, ?. \7 O: M4.环境配置分部详解下
) C8 Z3 Z, `1 {9 A' ], ]0 G* N5.手写数字识别
# ?5 K9 D$ F% v5 W8 D6.神经网络基本结构及梯度下降算法. V. n' S9 C. S6 V% d5 m
7.随机梯度下降算法9 D1 E- H& p3 d
8.梯度下降算法实现上" P7 k9 U7 C8 M! l
9.梯度下降算法实现下- T. ~5 ? P5 O' t5 l7 ]+ t9 t
10.神经网络手写数字演示2 e# }! {, }1 [. U2 i" Q
11.Backpropagation算法上' ?0 G# k7 _) {" `
12.Backpropagation算法下
- p" o" ]- w3 u8 i, W13.Backpropagation算法实现! T" V3 f# i. H: s! U5 U3 A
14.cross-entropy函数
" p- {$ T5 ~3 R+ a: B4 A$ V# t15.Softmax和Overfitting" I/ W) @5 _5 Q4 X- O" u* F/ X
16.Regulization+ F2 b! A- I# q0 d+ S6 H9 p
17.Regulazition和Dropout
3 Y; t V. i- {: h- @/ Z A! f& |1 q18.正态分布和初始化(修正版)6 U0 l0 Y3 h9 @2 r. l
19.提高版本的手写数字识别实现
. o$ ]* z: ?7 T9 G1 h20.神经网络参数hyper-parameters选择
, s+ J' P! N7 L7 v21.深度神经网络中的难点
8 Q4 X- s2 ^) i# z( g22.用ReL解决VanishingGradient问题5 ^, n5 [! k1 Z" S, n
23.ConvolutionNerualNetwork算法$ [, ?5 k7 x+ ]/ p& s7 M
24.ConvolutionNeuralNetwork实现上+ x# P; L' k: e0 a' f
25.ConvolutionNeuralNetwork实现下
$ Q i8 k2 n u% f( A: B( d26.Restricted Boltzmann Machine
4 _0 t2 @7 A. N% ]27.Restricted Boltzmann Machine下' B% T' S! w" h' f2 `- f
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder
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