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【第1集】第5章 手写数字识别(上)
【第2集】第5章 手写数字识别(下)
【第3集】第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法(上)
【第4集】第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法(中)
【第5集】第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法(下)
【第6集】第7章 随机梯度下降算法(上)
【第7集】第7章 随机梯度下降算法(下)
【第8集】第8章 梯度下降算法实现上(上)
【第9集】第8章 梯度下降算法实现上(下)
【第10集】第9章 梯度下降算法实现下(上)
【第11集】第9章 梯度下降算法实现下(中)
【第12集】第9章 梯度下降算法实现下(下)
【第13集】第10章 神经网络手写数字演示(上)
【第14集】第10章 神经网络手写数字演示(中)
【第15集】第10章 神经网络手写数字演示(下)
【第16集】第11章 Backpropagation算法上(上)
【第17集】第11章 Backpropagation算法上(中)
【第18集】第11章 Backpropagation算法上(下)
【第19集】第12章 Backpropagation算法下(上)
【第20集】第12章 Backpropagation算法下(中)
【第21集】第12章 Backpropagation算法下(下)
【第22集】第13章 Backpropagation算法实现(上)
【第23集】第13章 Backpropagation算法实现(中)
【第24集】第13章 Backpropagation算法实现(下)
【第25集】第14章 cross-entropy函数(上)
【第26集】第14章 cross-entropy函数(下)
【第27集】第15章 Softmax和Overfitting(上)
【第28集】第15章 Softmax和Overfitting(中)
【第29集】第15章 Softmax和Overfitting(下)
【第30集】第16章 Regulization(上)
【第31集】第16章 Regulization(下)
【第32集】第17章 Regulazition和Dropout(上)
【第33集】第17章 Regulazition和Dropout(中)
【第34集】第17章 Regulazition和Dropout(下)
【第35集】第18章 正态分布和初始化(修正版)(上)
【第36集】第18章 正态分布和初始化(修正版)(下)
【第37集】第19章 提高版本的手写数字识别实现(上)
【第38集】第19章 提高版本的手写数字识别实现(中)
【第39集】第19章 提高版本的手写数字识别实现(下)
【第40集】第20章 神经网络参数hyper-parameters选择(上)
【第41集】第20章 神经网络参数hyper-parameters选择(中)
【第42集】第20章 神经网络参数hyper-parameters选择(下)
【第43集】第21章 深度神经网络中的难点(上)
【第44集】第21章 深度神经网络中的难点(中)
【第45集】第21章 深度神经网络中的难点(下)
【第46集】第22章 用ReL解决VanishingGradient问题(上)
【第47集】第22章 用ReL解决VanishingGradient问题(下)
【第48集】第23章 ConvolutionNerualNetwork算法(上)
【第49集】第23章 ConvolutionNerualNetwork算法(下)
【第50集】第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上(上)
【第51集】第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上(中)
【第52集】第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上(下)
【第53集】第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下(上)
【第54集】第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下(下)
【第55集】第26章 Restricted Boltzmann Machine(上)
【第56集】第26章 Restricted Boltzmann Machine(下)
【第57集】第27章 Restricted Boltzmann Machine下(上)
【第58集】第27章 Restricted Boltzmann Machine下(下)
【第59集】第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder(上)
【第60集】第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder(下)
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