3.3 神经网络的输出-深度学习-Stanford吴恩达教授

其他 2020-04-07 16:41:03 阅读次数: 0

神经网络输出 (Computing a Neural Network’s Output)

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3.3 神经网络的输出-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.3 目标检测-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.3 超参数训练实战：Pandas vs. Caviar-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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3.9 神经网络的梯度下降法-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

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

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

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

2.2 经典网络-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

2.9 迁移学习-深度学习第四课《卷积神经网络》-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

0.0 目录-深度学习第二课《改善神经网络》-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

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

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

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

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

2.12 总结-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

2.10 数据增强-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.5 卷积步长-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

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

1.2 边缘检测示例-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

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