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吴恩达《深度学习》系列课 - 20.向量化 logistic 回归的梯度输出#深度学习
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合集 · 吴恩达-深度学习
(179集)
第20集
吴恩达《深度学习》系列课 - 20.向量化 logistic 回归的梯度输出#深度学习
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第21集
吴恩达《深度学习》系列课 - 21. Python 中的广播#深度学习
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第22集
吴恩达《深度学习》系列课 - 22.关于 python _ numpy 向量的说明#深度学习
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第23集
吴恩达《深度学习》系列课 - 23.Jupyter _ ipython 笔记本的快速指南#深度学习
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第24集
吴恩达《深度学习》系列课 - 24.(选修)logistic 损失函数的解释#深度学习
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第25集
吴恩达《深度学习》系列课 - 25.神经网络概览#深度学习
04:27
第26集
吴恩达《深度学习》系列课 - 26.神经网络表示#深度学习
05:15
第27集
吴恩达《深度学习》系列课 - 27.计算神经网络的输出#深度学习
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第28集
吴恩达《深度学习》系列课 - 28.多个样本的向量化#深度学习
09:06
第29集
吴恩达《深度学习》系列课 - 29.向量化实现的解释#深度学习
07:38
第30集
吴恩达《深度学习》系列课 - 30.激活函数#深度学习
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第31集
吴恩达《深度学习》系列课 - 31.为什么需要非线性激活函数?#深度学习
05:36
第32集
吴恩达《深度学习》系列课 - 32.激活函数的导数#深度学习
07:58
第33集
吴恩达《深度学习》系列课 - 33.神经网络的梯度下降法#深度学习
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第34集
吴恩达《深度学习》系列课 - 34.(选修)直观理解反向传播#深度学习
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第35集
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07:57
第36集
吴恩达《深度学习》系列课 - 36.深层神经网络#深度学习
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第37集
吴恩达《深度学习》系列课 - 37.前向和反向传播#深度学习
10:29
第38集
吴恩达《深度学习》系列课 - 38.深层网络中的前向传播#深度学习
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第39集
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第40集
吴恩达《深度学习》系列课 - 40.为什么使用深层表示#深度学习
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第41集
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第42集
吴恩达《深度学习》系列课 - 42.参数 VS 超参数#深度学习
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第43集
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第50集
吴恩达《深度学习》系列课 - 51.为什么正则化可以减少过拟合?#深度学习
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第51集
吴恩达《深度学习》系列课 - 52.Dropout 正则化#深度学习
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吴恩达《深度学习》系列课 - 54.其他正则化方法#深度学习
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第54集
吴恩达《深度学习》系列课 - 55.归一化输入#深度学习
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第55集
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吴恩达《深度学习》系列课 - 57.神经网络的权重初始化#深度学习
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第57集
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第58集
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第59集
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第60集
吴恩达《深度学习》系列课 - 61.Mini-batch 梯度下降法#深度学习
11:28
第61集
吴恩达《深度学习》系列课 - 62. 理解 mini-batch 梯度下降法#深度学习
08:14
第62集
吴恩达《深度学习》系列课 - 63. 指数加权平均#深度学习
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第63集
吴恩达《深度学习》系列课 - 65.指数加权平均的偏差修正#深度学习
04:11
第64集
吴恩达《深度学习》系列课 - 64.理解指数加权平均#深度学习
09:41
第65集
吴恩达《深度学习》系列课 - 66.动量梯度下降法#深度学习
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第66集
吴恩达《深度学习》系列课 - 67.RMSprop#深度学习
07:41
第67集
吴恩达《深度学习》系列课 - 68.Adam 优化算法#深度学习
07:07
第68集
吴恩达《深度学习》系列课 - 69.学习率衰减#深度学习
06:44
第69集
吴恩达《深度学习》系列课 - 70.局部最优的问题#深度学习
05:23
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