3.9 神经网络的梯度下降法-深度学习-Stanford吴恩达教授

其他 2020-04-07 16:39:33 阅读次数: 0

神经网络的梯度下降法 (Gradient Descent for Neural Networks)

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3.9 神经网络的梯度下降法-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.9 YOLO算法-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.9 训练一个 Softmax 分类器-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

2.4 梯度下降法-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.9 Logistic 回归的梯度下降法-深度学习-Stanford吴恩达教授

1.13 梯度检验-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

学习进度3.9

3.9学习总结

3.9

【吴恩达深度学习专栏】神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)——梯度下降法（Gradient Descent）

4.5 搭建深层神经网络块-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.1 深层神经网络-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.3 神经网络的输出-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.2 神经网络表示-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.1 神经网络概览-深度学习-Stanford吴恩达教授

1.10 梯度消失与梯度爆炸-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

2.10 m 个样本的梯度下降-深度学习-Stanford吴恩达教授

1.12 梯度的数值逼近-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

4.9 总结-深度学习第一课《神经网络与深度学习》-Stanford吴恩达教授

2.7 Inception 网络-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.7 单层卷积网络-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

4.3 Siamese 网络-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

2.2 经典网络-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

2.3 残差网络-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

2.9 迁移学习-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

0.0 目录-深度学习第二课《改善神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.4 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.2 偏差/方差-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.12 总结-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.11 TensorFlow-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

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