深度学习进阶算法与应用

深度学习进阶算法与应用

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07 随机梯度下降算法.mp4	58.1 MB
18 正态分布和初始化修正版.mp4	83.5 MB
01 基本概念清晰版.mp4	102.2 MB
16 Regulization.mp4	112.1 MB
22 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4	117.8 MB
14 cross entropy函数.mp4	131.0 MB
25 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4	146.0 MB
05 手写数字识别.mp4	148.3 MB
27 Restricted Boltzmann Machine下.mp4	148.4 MB
08 梯度下降算法实现上.mp4	149.1 MB
17 Regulazition和Dropout.mp4	155.4 MB
24 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4	167.4 MB
26 Restricted Boltzmann Machine.mp4	171.1 MB
20 神经网络参数hyper parameters选择.mp4	178.3 MB
23 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4	184.6 MB
12 Backpropagation算法下.mp4	184.7 MB
11 Backpropagation算法上.mp4	196.6 MB
09 梯度下降算法实现下.mp4	198.4 MB
19 提高版本的手写数字识别实现.mp4	200.8 MB
02 软件包安装和环境配置总述.mp4	218.1 MB
15 Softmax和Overfitting.mp4	224.9 MB
13 Backpropagation算法实现.mp4	225.4 MB
03 环境配置分部详解.mp4	228.7 MB
06 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4	254.9 MB
04 环境配置分部详解下.mp4	265.4 MB
21 深度神经网络中的难点.mp4	265.6 MB
10 神经网络手写数字演示.mp4	297.0 MB
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