關(guān)注獲得更多福利和技術(shù)分享
線下會議、在線研討會和活動應(yīng)有盡有發(fā)布評論請先登錄
登錄
吳恩達《深度學習》系列課 - 03.用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)督學習#深度學習
1051
78
1
評論
1
發(fā)布
暫無評論
合集?·?吳恩達-深度學習
(179集)
第3集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 03.用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)督學習#深度學習
08:29
第4集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 04.為什么深度學習會興起？#深度學習
10:22
第5集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 05.關(guān)于這門課#深度學習
02:28
第6集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 06.課程資源#深度學習
01:56
第7集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 07.二分分類#深度學習
08:24
第8集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 08.logistic 回歸#深度學習
06:00
第9集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 09.logistic 回歸損失函數(shù)#深度學習
08:12
第10集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 10.梯度下降法#深度學習
11:24
第11集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 11.導數(shù)#深度學習
07:11
第12集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 12.更多導數(shù)的例子#深度學習
10:28
第13集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 13.計算圖#深度學習
03:34
第14集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 14.使用計算圖求導#深度學習
14:34
第15集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 15.logistic 回歸中的梯度下降法#深度學習
06:43
第16集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 16.m 個樣本的梯度下降#深度學習
08:01
第17集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 17.向量化#深度學習
08:05
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
06:22
第19集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 19.向量化 logistic 回歸#深度學習
07:33
第20集??
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
09:38
第21集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 21. Python 中的廣播#深度學習
11:07
第22集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 22.關(guān)于 python _ numpy 向量的說明#深度學習
06:50
第23集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 23.Jupyter _ ipython 筆記本的快速指南#深度學習
03:44
第24集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 24.（選修）logistic 損失函數(shù)的解釋#深度學習
07:15
第25集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 25.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概覽#深度學習
04:27
第26集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 26.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示#深度學習
05:15
第27集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 27.計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出#深度學習
09:58
第28集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 28.多個樣本的向量化#深度學習
09:06
第29集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 29.向量化實現(xiàn)的解釋#深度學習
07:38
第30集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 30.激活函數(shù)#深度學習
10:57
第31集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 31.為什么需要非線性激活函數(shù)？#深度學習
05:36
第32集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 32.激活函數(shù)的導數(shù)#深度學習
07:58
第33集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 33.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降法#深度學習
09:58
第34集??
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
15:48
第35集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 35. 隨機初始化#深度學習
07:57
第36集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 36.深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)#深度學習
05:51
第37集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 37.前向和反向傳播#深度學習
10:29
第38集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 38.深層網(wǎng)絡(luò)中的前向傳播#深度學習
07:15
第39集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 39.核對矩陣的維數(shù)#深度學習
11:09
第40集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 40.為什么使用深層表示#深度學習
10:33
第41集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 41.搭建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)塊#深度學習
08:33
第42集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 42.參數(shù) VS 超參數(shù)#深度學習
07:16
第43集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 43.這和大腦有什么關(guān)系？#深度學習
03:17
第44集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 45. 吳恩達采訪 Pieter Abbeel#深度學習
16:03
第45集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 44.吳恩達采訪Geoffrey Hinton#深度學習
40:22
第46集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 47.訓練_開發(fā)_測試集#深度學習
12:04
第47集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 48. 偏差_方差#深度學習
08:46
第48集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 46. 吳恩達采訪 Ian Goodfellow#深度學習
14:55
第49集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 49.機器學習基礎(chǔ)#深度學習
06:21
第50集??
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
07:09
第51集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 52.Dropout 正則化#深度學習
09:25
第52集??
吳恩達《深度學習》系列課 - 53.理解 Dropout#深度學習
07:04
