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斯坦福大学-深度学习基础教程.pdf

  • 上传时间: 2022-03-27
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  • 标      签: 深度学习

资 源 简 介

斯坦福大学-深度学习基础教程.pdf


UFLDL教程 From Ufldl 说明:本教程将阐述无监督特征学习和深入学习的主要观点。通过学习,你也将实现多个功能 学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识(特别是熟悉的监督学习,逻辑回归,梯度下降的想法),如果 你不熟悉这些想法,我们建议你去这里 机器学习课程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ,并先完成第II,III,IV章(到逻辑回归)。 稀疏自编码器 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 稀疏自编码器符号一览表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化编程实现 矢量化编程 逻辑回归的向量化实现样例 神经网络向量化 Exercise:Vectorization

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