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吳恩達《深度學習》系列課 - 03.用神經(jīng)網(wǎng)絡進行監(jiān)督學習#深度學習
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合集?·?吳恩達-深度學習
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第3集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 03.用神經(jīng)網(wǎng)絡進行監(jiān)督學習#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 05.關于這門課#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 06.課程資源#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 07.二分分類#深度學習
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第8集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 08.logistic 回歸#深度學習
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第9集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 09.logistic 回歸損失函數(shù)#深度學習
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第10集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 10.梯度下降法#深度學習
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第11集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 11.導數(shù)#深度學習
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第12集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 12.更多導數(shù)的例子#深度學習
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第13集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 13.計算圖#深度學習
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第14集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 14.使用計算圖求導#深度學習
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第15集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 15.logistic 回歸中的梯度下降法#深度學習
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第16集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 16.m 個樣本的梯度下降#深度學習
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第17集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 17.向量化#深度學習
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第18集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 18.向量化的更多例子#深度學習
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第19集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 19.向量化 logistic 回歸#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 20.向量化 logistic 回歸的梯度輸出#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 21. Python 中的廣播#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 22.關于 python _ numpy 向量的說明#深度學習
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第23集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 23.Jupyter _ ipython 筆記本的快速指南#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 24.（選修）logistic 損失函數(shù)的解釋#深度學習
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第25集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 25.神經(jīng)網(wǎng)絡概覽#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 26.神經(jīng)網(wǎng)絡表示#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 27.計算神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 28.多個樣本的向量化#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 32.激活函數(shù)的導數(shù)#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 33.神經(jīng)網(wǎng)絡的梯度下降法#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 34.（選修）直觀理解反向傳播#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 35. 隨機初始化#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 36.深層神經(jīng)網(wǎng)絡#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 37.前向和反向傳播#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 38.深層網(wǎng)絡中的前向傳播#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 39.核對矩陣的維數(shù)#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 40.為什么使用深層表示#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 41.搭建深層神經(jīng)網(wǎng)絡塊#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 42.參數(shù) VS 超參數(shù)#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 43.這和大腦有什么關系？#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 45. 吳恩達采訪 Pieter Abbeel#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 44.吳恩達采訪Geoffrey Hinton#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 47.訓練_開發(fā)_測試集#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 48. 偏差_方差#深度學習
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第48集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 46. 吳恩達采訪 Ian Goodfellow#深度學習
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吳恩達《深度學習》系列課 - 49.機器學習基礎#深度學習
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第50集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 51.為什么正則化可以減少過擬合？#深度學習
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第51集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 52.Dropout 正則化#深度學習
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第52集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 53.理解 Dropout#深度學習
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