3.10 直观理解反向传播-深度学习-Stanford吴恩达教授

其他 2020-04-07 16:39:18 阅读次数: 0

直观理解反向传播 (Backpropagation Intuition (Optional))

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3.10 候选区域-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授

3.10 深度学习框架-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授

4.7 前向和反向传播-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.10深度学习框架

3.10机器学习复习

3.10

4.2 深层网络中的前向传播-深度学习-Stanford吴恩达教授

【吴恩达深度学习专栏】浅层神经网络(Shallow neural networks)——直观理解反向传播（Backpropagation intuition）

2.7 计算图-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.5 导数-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.2 Logistic 回归-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.12 总结-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.19 总结-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.11 向量化-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.6 激活函数-深度学习-Stanford吴恩达教授

Javascript学习笔记——3.10 变量作用域

深度学习笔记：3.10-3.11 深度学习框架TensorFlow

4.6 参数 vs 超参数-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.5 搭建深层神经网络块-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.4 为什么使用深层表示-深度学习-Stanford吴恩达教授

4.3 核对矩阵的维数-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.11 随机初始化-深度学习-Stanford吴恩达教授

3.2 神经网络表示-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.16 关于 Python Numpy 的说明-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.15 Python 中的广播-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.14 向量化 Logistic 回归的梯度输出-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.13 向量化 Logistic 回归-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.12 向量化更多例子-深度学习-Stanford吴恩达教授

2.8 计算图的导数计算-深度学习-Stanford吴恩达教授

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