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0.0 目录-深度学习第二课《改善神经网络》-Stanford吴恩达教授

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0.0 目录-深度学习第四课《卷积神经网络》-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

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

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

0.0 目录-深度学习第三课《结构化机器学习项目》-Stanford吴恩达教授

1.11 神经网络的权重初始化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.5 将 Batch 拟合进神经网络-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.10 深度学习框架-深度学习第二课《改善深层神经网络》-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

1.3 机器学习基础-深度学习第二课《改善深层神经网络》-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

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

1.1 训练/开发/测试集-深度学习第二课《改善深层神经网络》-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

1.9 归一化输入-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

1.8 其他正则化方法-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

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

1.6 Dropout 正则化-深度学习第二课《改善深层神经网络》-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

3.7 测试时的 BatchNorm-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.6 BatchNorm 为什么起作用-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

吴恩达深度学习课程第二课-改善深层神经网络

1.5 为什么正则化有利于预防过拟合-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

0.0 总目录

【学习Laraval】0.0 前言

学习总结0.0

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