课程介绍:
彭亮美国犹他州立大学在读计算机博士,从事机器学习,深度学习,以及计算机视觉方向的研究。美国国家科学基金年轻学者奖学金获得者。深度学习进阶:算法与应用是一门深入学习算法很好的课程,可以参考学习一下。
课程目录:
第1章 基本概念清晰版.mp4
第2章 软件包安装和环境配置总述.mp4
第3章 环境配置分部详解.mp4
第4章 环境配置分部详解下.mp4
第5章 手写数字识别.mp4
第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法.mp4
第7章 随机梯度下降算法.mp4
第8章 梯度下降算法实现上.mp4
第9章 梯度下降算法实现下.mp4
第10章 神经网络手写数字演示.mp4
第11章 Backpropagation算法上.mp4
第12章 Backpropagation算法下.mp4
第13章 Backpropagation算法实现.mp4
第14章 cross-entropy函数[www.52download.cn].mp4
第15章 Softmax和Overfitting.mp4
第16章 Regulization.mp4
第17章 Regulazition和Dropout.mp4
第18章 正态分布和初始化(修正版).mp4
第19章 提高版本的手写数字识别实现.mp4
第20章 神经网络参数hyper-parameters选择.mp4
第21章 深度神经网络中的难点.mp4
第22章 用ReL解决VanishingGradient问题.mp4
第23章 ConvolutionNerualNetwork算法.mp4
第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现上.mp4
第25章 ConvolutionNeuralNetwork实现下.mp4
第26章 Restricted Boltzmann Machine.mp4
第27章 Restricted Boltzmann Machine下.mp4
第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder.mp4
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