3.8 激活函数的导数-深度学习-Stanford吴恩达教授

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激活函数的导数 (Derivatives of Activation Functions)

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3.8 激活函数的导数-深度学习-Stanford吴恩达教授

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

3.8 Anchor Boxes-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.6 激活函数-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.5 导数-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.7 为什么需要非线性激活函数-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.8 计算图的导数计算-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.6 更多导数例子-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.8学习笔记

3.8

2.2 Logistic 回归-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.12 总结-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.11 向量化-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.19 总结-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.7 计算图-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.18 Logistic 损失函数的解释-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.3 Logistic 回归损失函数-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.4 归一化网络的激活函数-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

JUnit3.8的初步学习

3.11 随机初始化-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.10 直观理解反向传播-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.9 神经网络的梯度下降法-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.5 向量化实现的解释-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.7 前向和反向传播-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.6 参数 vs 超参数-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.5 搭建深层神经网络块-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.4 为什么使用深层表示-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.3 核对矩阵的维数-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.4 梯度下降法-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

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