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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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& i, S8 b8 R) @2 _: Q6 I5 ? c课程目录：# H" d5 b, x& J. l
1.基本概念清晰版' S+ M! |& c4 Q1 u6 Z3 f
2.软件包安装和环境配置总述" M' `$ i H( `# A3 s" k
3.环境配置分部详解! i/ ?% M9 s. H3 Z; |! Q
4.环境配置分部详解下6 F, e( f+ P/ ]: Y$ i2 F, e
5.手写数字识别
+ x6 y7 Z* K9 |3 @ D# L' h6.神经网络基本结构及梯度下降算法! O- Z3 B h' s0 K1 v) I+ S) I5 Q
7.随机梯度下降算法
+ \: n; u6 B4 K$ \* Y+ z8.梯度下降算法实现上2 ]. X, i4 c# g* C
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10.神经网络手写数字演示
$ L6 f4 w0 P; i11.Backpropagation算法上
2 m+ c( J4 u n$ i* N# S% z12.Backpropagation算法下- A: r) ?" Y( B$ C) n% R; B9 m9 d
13.Backpropagation算法实现
7 D; |# J8 j+ i# ~6 n- L14.cross-entropy函数
3 v+ L7 Z7 o/ J# T, A( Y8 X15.Softmax和Overfitting
; r9 O6 l v! \9 j16.Regulization
) J0 A$ \# Z) T& c9 T17.Regulazition和Dropout
8 F4 f" I4 ?" B* T7 V% b, Q, g18.正态分布和初始化(修正版)
; b2 w: |4 f4 c( B7 Q& w" K, X19.提高版本的手写数字识别实现
" J; l) r- l. C* y7 l) O8 d5 u20.神经网络参数hyper-parameters选择" e" D5 C+ g& s+ s% B; U8 ^
21.深度神经网络中的难点
4 j; s" }: v9 R0 p' Y22.用ReL解决VanishingGradient问题
! ^4 v- d. Q& g. q23.ConvolutionNerualNetwork算法 Q2 O: T) m% O1 \
24.ConvolutionNeuralNetwork实现上
x4 |9 V9 F' `1 m" c25.ConvolutionNeuralNetwork实现下
2 N8 h4 D3 F+ [7 y6 Z1 g7 J: |. D. i26.Restricted Boltzmann Machine
) A, a8 \ j% A( I* o" R' x* h27.Restricted Boltzmann Machine下! X$ R, K. r$ o1 T
28.Deep Brief Network 和 Autoencoder
W3 Y+ E7 W6 ]& N V% Y0 i4 L' \. X# p, _2 U/ ]
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