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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 02.什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#深度學(xué)習(xí)
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合集?·?吳恩達(dá)-深度學(xué)習(xí)
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第2集??
吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 02.什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#深度學(xué)習(xí)
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第3集??
吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 03.用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)#深度學(xué)習(xí)
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第4集??
吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 04.為什么深度學(xué)習(xí)會興起？#深度學(xué)習(xí)
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第7集??
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第8集??
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 16.m 個樣本的梯度下降#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 17.向量化#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 18.向量化的更多例子#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 19.向量化 logistic 回歸#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 20.向量化 logistic 回歸的梯度輸出#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 22.關(guān)于 python _ numpy 向量的說明#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 23.Jupyter _ ipython 筆記本的快速指南#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 24.（選修）logistic 損失函數(shù)的解釋#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 25.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概覽#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 26.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 28.多個樣本的向量化#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 29.向量化實現(xiàn)的解釋#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 32.激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 36.深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 37.前向和反向傳播#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 38.深層網(wǎng)絡(luò)中的前向傳播#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 39.核對矩陣的維數(shù)#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 41.搭建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)塊#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 45. 吳恩達(dá)采訪 Pieter Abbeel#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 51.為什么正則化可以減少過擬合？#深度學(xué)習(xí)
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吳恩達(dá)《深度學(xué)習(xí)》系列課 - 52.Dropout 正則化#深度學(xué)習(xí)
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