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人工智能经典系列:斯坦福大学-深度学习基础教程

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标签: 机器学习

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人工智能经典系列:斯坦福大学-深度学习基础教程

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Deep Learning Ng 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 httpopenclassroomstanfordeduMainFolderCoursePagephp courseMachineLearning ,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 ExerciseSparse 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 ExerciseVectorization 预处理:主成分分析与白化 主成分分析 白化 实现主成分分析和白化 ExercisePCA in 2D ExercisePCA and Whitenin......

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