1.2 Abweichung / Abweichung - Tiefe Lektion lernen "Verbesserung der DNN" -Stanford Professor Andrew Ng - Code World

1.2 Abweichung / Abweichung - Tiefe Lektion lernen "Verbesserung der DNN" -Stanford Professor Andrew Ng

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1.2 Abweichung / Abweichung - Tiefe Lektion lernen "Verbesserung der DNN" -Stanford Professor Andrew Ng

1.5 Warum Hilfe Regularisierung verhindern Überanpassung - Tiefe Lektion lernen „Verbesserung der DNN“ -Stanford Professor Andrew Ng

1.1 Ausbildung / Entwicklung / Test-Set - Tiefe Lernen Lektion "Verbesserung der DNN" -Stanford Professor Andrew Ng

1.7 Dropout- Tiefe des Verstehens eine zweite Lektion „Verbesserung der DNN“ -Stanford Professor Andrew Ng Lernen

1.3 Maschinelles Lernen Basics - Lektion eingehende Studie "Verbesserung der DNN" -Stanford Professor Andrew Ng

1.8 Andere Regularisierungsmethode - vertieftes Lernen Lektion „Verbesserung der DNN“ -Stanford Professor Andrew Ng

0.0 Inhalt - Lektion tief Lernen -Stanford Professor Andrew Ng „neuronale Netz das verbessern“

3.12 Zusammenfassung - Deep Learning Zweite Lektion "Verbesserung tiefer neuronaler Netze" -Professor Stanford Wu Enda

3.10 Deep Learning Framework - Deep Learning Zweite Lektion "Verbesserung tiefer neuronaler Netze" -Professor Stanford Wu Enda

1.2 Orthogonalisierung - Die dritte Lektion des Deep Learning "Structured Machine Learning Project" -Professor Stanford Wu Enda

Kapitel XVIII - Bildzeichenerkennung OCR Foto Tiefe des Auges _ Andrew Ng maschinelles Lernen Lager Ausbildung

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3.3 Praktisches Training von Hyperparametern: Pandas vs. Caviar-Deep Learning Lektion 2 "Verbesserung tiefer neuronaler Netze" -Professor Stanford Wu Enda

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1.2 deviation / variance - depth learning Lesson "Improving DNN" -Stanford Professor Andrew Ng

1.2 Desvio / variância - profundidade aprendendo Lição "Melhorar DNN" -Stanford Professor Andrew Ng

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