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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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合集?·?吳恩達-深度學習 (179集)
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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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 - 22.關于 python _ numpy 向量的說明#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.神經網絡概覽#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 26.神經網絡表示#深度學習

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第27集??

吳恩達《深度學習》系列課 - 27.計算神經網絡的輸出#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 - 29.向量化實現的解釋#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 30.激活函數#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 31.為什么需要非線性激活函數?#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 32.激活函數的導數#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 33.神經網絡的梯度下降法#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 - 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#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.搭建深層神經網絡塊#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 42.參數 VS 超參數#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_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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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 - 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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吳恩達《深度學習》系列課 - 54.其他正則化方法#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 55.歸一化輸入#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 56.梯度消失與梯度爆炸#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 57.神經網絡的權重初始化#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 58.梯度的數值逼近#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 59.梯度檢驗#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 60.關于梯度檢驗實現的注記#深度學習

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第60集??

吳恩達《深度學習》系列課 - 61.Mini-batch 梯度下降法#深度學習

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第61集??

吳恩達《深度學習》系列課 - 62. 理解 mini-batch 梯度下降法#深度學習

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第62集??

吳恩達《深度學習》系列課 - 63. 指數加權平均#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 65.指數加權平均的偏差修正#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 64.理解指數加權平均#深度學習

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第65集??

吳恩達《深度學習》系列課 - 66.動量梯度下降法#深度學習

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第66集??

吳恩達《深度學習》系列課 - 67.RMSprop#深度學習

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吳恩達《深度學習》系列課 - 68.Adam 優化算法#深度學習

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