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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:26 编辑 9 m5 C' P% w; Z4 X/ B" `) M- \" ~
- C0 O# O W: e' l. n2 n课程目录：4 T, n4 w! X6 K% `* c: l* K; t% K
1.基本概念清晰版
* h2 [6 j2 y: R3 j! ^2.软件包安装和环境配置总述: f0 X! M* v0 f/ R( D) g" z% R
3.环境配置分部详解
; D% z+ y! v# i4.环境配置分部详解下7 U" J1 i# |( r6 }6 z! X8 \
5.手写数字识别$ X+ X4 f' ], K3 ]* R, n
6.神经网络基本结构及梯度下降算法
3 h8 g; q" a- e7.随机梯度下降算法% [; o2 {9 b1 ]- V+ ^- k
8.梯度下降算法实现上- L# @7 d- x' m: I: A* h- O; h
9.梯度下降算法实现下( O3 z% f9 w, G3 q
10.神经网络手写数字演示9 n' q- w# S4 x z# Y6 |
11.Backpropagation算法上% \; D& O+ i0 }+ k: R) i
12.Backpropagation算法下
% M4 Y8 H- E) }& b" D1 J6 p0 c0 Q13.Backpropagation算法实现' _7 ]4 ?' L! S
14.cross-entropy函数
+ g* ?! X2 i- N. T: C! F, N; R0 K% [15.Softmax和Overfitting! I5 K, I$ V" L* l% X, G1 A
16.Regulization2 f% U3 z7 s, b1 x! n0 q
17.Regulazition和Dropout
# k; ?* ~0 a' s; P6 v18.正态分布和初始化(修正版)
5 w% ^% _) U7 @1 t19.提高版本的手写数字识别实现* g3 G, v9 n* o0 \+ _
20.神经网络参数hyper-parameters选择. w9 t; l/ p8 Y; b% E% Y6 j4 @, R
21.深度神经网络中的难点/ Y( `- A. i" n8 p
22.用ReL解决VanishingGradient问题
/ G& @( U6 P% F5 B" r: H23.ConvolutionNerualNetwork算法) N; U$ E8 H' U/ l$ c4 N
24.ConvolutionNeuralNetwork实现上
4 s# t( E5 Y" A25.ConvolutionNeuralNetwork实现下
: F# `9 O. d) S+ k26.Restricted Boltzmann Machine' G4 F' n2 o L+ f6 a
27.Restricted Boltzmann Machine下+ P. t& o7 x2 z& N4 c
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder" m. f# D4 J- D: N8 E( [. x
& Y9 n$ d" c8 C- w2 S1 B8 W) k3 W3 O5 K7 N d2 G( C" p
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