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2020-5-22 吳恩達-改善深層NN-w1 深度學習的實用層面(1.9 歸一化輸入(特徵)-加速訓練,優化J簡單-因爲任何位置都可以快速下降,步長大)
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2020-07-06 17:12:29
2020-5-21 吳恩達-改善深層NN-w1 深度學習的實用層面(1.6 Dropout 正則化-inverted dropout反向隨機失活)
没人不认识我
2020-07-06 17:12:29
2020-5-31 吳恩達-NN&DL-w2 NN基礎(課後作業)
没人不认识我
2020-07-06 17:12:29
2020-5-30 吳恩達-NN&DL-w1 概論(課後作業)
没人不认识我
2020-07-06 17:12:29
2020-5-24 吳恩達-改善深層NN-w1 深度學習的實用層面(1.11 神經網絡的權重初始化--減少梯度爆炸或過快消失-初始化權重矩陣的方差公式)
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2020-07-06 17:12:29
2020-6-13 吳恩達-NN&DL-w3 淺層NN(課後編程-Planar data classification with one hidden layer)
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2020-07-06 17:12:28
2020-6-8 吳恩達-深度學習課程彙總
没人不认识我
2020-07-06 17:12:28
2020-5-20 吳恩達-改善深層NN-w1 深度學習的實用層面(1.5 爲什麼正則化可以減少過擬合?(L2正則化舉例))
没人不认识我
2020-07-06 17:12:28
2020-5-13 吳恩達-NN&DL-w4 深層NN(4.5 搭建深層神經網絡塊)
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2020-07-06 17:12:28
2020-6-25 吳恩達-NN&DL-w4 深層NN(課後編程1-Building your Deep Neural Network: Step by Step)
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2020-07-06 17:12:28
2020-5-14 吳恩達-NN&DL-w4 深層NN(4.7 參數 VS 超參數-依據經驗/反覆嘗試/經常調整,4.8 這和大腦有什麼關係?-關係不大)
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2020-07-06 17:12:28
2020-5-15 吳恩達-改善深層NN-w1 深度學習的實用層面(1.1 訓練/開發(驗證)/測試集)
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2020-07-06 17:12:28
2020-5-25 吳恩達-改善深層NN-w1 深度學習的實用層面(1.12 梯度的數值逼近(使用雙邊誤差)--實現梯度檢驗需要)
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2020-07-06 17:12:28
2020-5-22 吳恩達-改善深層NN-w1 深度學習的實用層面(1.7 理解 Dropout--壓縮權重/分層設置keep-prob)
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2020-07-06 17:12:28
2020-5-15 吳恩達DL學習-改善深層NN-第一週 深度學習的實用層面
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