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[中文汉语语音]吴恩达深度学习 deeplearning.ai适合新手基础入门

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2022-06-02 12:11:48

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深度学习1

05:35

1-2 什么是神经网络

07:17

1-3 用神经网络进行监督学习

08:30

1-4 为什么深度学习会兴起？

10:22

1-5 关于这门课

02:28

1-6 课程资源

01:56

2-1二分分类

08:28

2-2logistic回归

06:00

2-3 logistic 回归损失函数

08:12

2-4 梯度下降法

11:24

2-5 导数

07:11

2-6 关于导数更多例子

10:28

2-7 计算图

03:34

计算图1

14:35

2_9 logistic回归中的梯度下降法

06:43

2_10 m 个样本的梯度下降

08:01

2_11 向量化

08:05

212向量化的更多例子

06:22

213向量化 logistic 回归

07:34

214向量化logistic回归的梯度输出

09:38

215Python 中的广播

11:07

216关于 python _ numpy 向量的说明

06:50

217Jupyter _ ipython 笔记本的快速指南

03:44

218（选修）logistic 损失函数的解释

07:15

301神经网络概览

04:27

302神经网络表示

05:16

303计算神经网络的输出

09:58

304多个样本的向量化

09:06

305向量化实现的解释

07:38

306激活函数

10:57

307为什么需要非线性激活函数

05:36

308激活函数的导数

07:58

309神经网络的梯度下降法

09:58

310（选修）直观理解反向传播

15:50

311随机初始化

07:58

401深层神经网络

05:53

402前向和反向传播

10:30

403深层网络中的前向传播

07:16

404 核对矩阵的维数

11:10

405为什么使用深层表示

10:34

406搭建深层神经网络块

08:34

407参数VS超参数

07:17

408这和大脑有什么关系

03:18

1吴恩达采访Geoffrey Hinton

40:23

2吴恩达采访Pieter Abbeel

16:04

101训练_开发_测试集

12:08

102偏差_方差

08:47

103 机器学习基础

06:22

104 正则化

09:43

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