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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:26 编辑
2 S# L' ?! D5 H8 r1 z7 G) c6 l* d! R( j( R$ @2 q
课程目录：+ t. @5 O5 |+ b$ z' C
1.基本概念清晰版
O* [2 H2 I8 F. |2.软件包安装和环境配置总述6 {3 K: p* [- ?9 u; y) f( \
3.环境配置分部详解
# T+ @1 `3 i( y3 c" {4.环境配置分部详解下. r8 E5 L& A7 s0 k+ D8 Q
5.手写数字识别
- ~, A- z' u, c3 q( {' T6.神经网络基本结构及梯度下降算法) R# d$ U3 |' w2 O1 ~, W
7.随机梯度下降算法
0 {' I6 H" v; t0 O1 H8.梯度下降算法实现上
3 j' k( D! Z' T9.梯度下降算法实现下
7 p9 y4 }) r3 a9 _7 s$ s10.神经网络手写数字演示/ v: n" P( w8 k! H* n5 q3 u% K
11.Backpropagation算法上
: W- H& s( H5 n/ C9 T4 |12.Backpropagation算法下
# l, J) j" Q+ d8 g0 z; w( X13.Backpropagation算法实现) f) m% @, Z! r9 ~) `
14.cross-entropy函数+ N7 F% N& k4 ~7 X# `1 y$ d+ G
15.Softmax和Overfitting5 `" \1 H8 z* {. n8 ]9 J
16.Regulization' Q. ]$ F& C0 F+ r$ G% @- \
17.Regulazition和Dropout( ?& N2 w! S; h# v9 W6 H' j$ x
18.正态分布和初始化(修正版)
8 ~2 t2 W# B6 ?" ]$ O% G* h5 }19.提高版本的手写数字识别实现5 A' c6 f2 K! V9 }5 N5 J" n
20.神经网络参数hyper-parameters选择
2 T( [8 p, N% ^- F0 F. u$ G1 P21.深度神经网络中的难点
2 X' N/ i% Q0 T# g" Z- R9 S22.用ReL解决VanishingGradient问题
0 @- w: M, Z0 l: {23.ConvolutionNerualNetwork算法' A4 v9 L' S( [6 v& d: R6 L- `0 i) c
24.ConvolutionNeuralNetwork实现上
0 p" v) I* ]; \: Y1 `25.ConvolutionNeuralNetwork实现下
* t, G- \( g$ P5 X, ~. \26.Restricted Boltzmann Machine) A. a; g& }) O& p2 U
27.Restricted Boltzmann Machine下
0 ] A- a/ q9 W1 I+ d4 Z28.Deep Brief Network 和 Autoencoder
1 |; p: t0 O# K5 V4 h Q; m& ]7 ^$ ~+ n2 s
/ ^2 e5 Y4 L* R5 i8 z* h. h/ B
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