48. 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法 - 1
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1第5章 手写数字识别 - 114:06- 2第5章 手写数字识别 - 314:03
3第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法 - 114:23- 4第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法 - 214:31
- 5第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法 - 314:16
6第7章 随机梯度下降算法 - 106:09- 7第7章 随机梯度下降算法 - 306:11
8第8章 梯度下降算法实现上 - 113:05- 9第8章 梯度下降算法实现上 - 313:06
10第9章 梯度下降算法实现下 - 110:52- 11第9章 梯度下降算法实现下 - 210:56
- 12第9章 梯度下降算法实现下 - 310:51
13第10章 神经网络手写数字演示 - 113:27- 14第10章 神经网络手写数字演示 - 213:30
- 15第10章 神经网络手写数字演示 - 313:26
16第11章 Backpropagation算法上 - 111:16- 17第11章 Backpropagation算法上 - 211:16
- 18第11章 Backpropagation算法上 - 311:11
19第12章 Backpropagation算法下 - 111:07- 20第12章 Backpropagation算法下 - 211:07
- 21第12章 Backpropagation算法下 - 310:58
22第13章 Backpropagation算法实现 - 110:18- 23第13章 Backpropagation算法实现 - 210:28
- 24第13章 Backpropagation算法实现 - 310:19
25第14章 cross-entropy函数 - 113:35- 26第14章 cross-entropy函数 - 313:37
27第15章 Softmax和Overfitting - 113:21- 28第15章 Softmax和Overfitting - 213:21
- 29第15章 Softmax和Overfitting - 313:20
30第16章 Regulization - 110:55- 31第16章 Regulization - 310:52
32第17章 Regulazition和Dropout - 110:29- 33第17章 Regulazition和Dropout - 210:39
- 34第17章 Regulazition和Dropout - 310:21
35第18章 正态分布和初始化(修正版) - 108:36- 36第18章 正态分布和初始化(修正版) - 308:35
37第19章 提高版本的手写数字识别实现 - 110:19- 38第19章 提高版本的手写数字识别实现 - 210:24
- 39第19章 提高版本的手写数字识别实现 - 310:11
40第20章 神经网络参数hyper-parameters选择 - 110:25- 41第20章 神经网络参数hyper-parameters选择 - 210:30
- 42第20章 神经网络参数hyper-parameters选择 - 310:23
43第21章 深度神经网络中的难点 - 112:21- 44第21章 深度神经网络中的难点 - 212:29
- 45第21章 深度神经网络中的难点 - 312:23
46第22章 用ReL解决VanishingGradient问题 - 108:21- 47第22章 用ReL解决VanishingGradient问题 - 308:21
48第23章 ConvolutionNerualNetwork算法 - 114:52- 49第23章 ConvolutionNerualNetwork算法 - 314:57
50第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上 - 110:19- 51第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上 - 210:19
- 52第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上 - 310:21
53第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下 - 111:10- 54第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下 - 311:07
55第26章 Restricted Boltzmann Machine - 112:28- 56第26章 Restricted Boltzmann Machine - 312:31
57第27章 Restricted Boltzmann Machine下 - 110:17- 58第27章 Restricted Boltzmann Machine下 - 310:18
59第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder - 109:46- 60第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder - 309:44
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