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深度学习的入门资料,包含BP网络和单层感知器,网络优化和过拟合分析
深度学习入门系列资料.zip
  • 深度学习入门系列资料
  • 第01课-神经网络概述
  • 第01课-神经网络概述.pdf
    3.4MB
  • 第08课-进军多层-BP神经网络介绍(代码实践1)
  • BP神经网络-异或问题.ipynb
    4.8KB
  • BP神经网络-异或问题.py
    1.4KB
  • 第03课-从0到1-单层感知器
  • 人工神经网络理论、设计及应用_第2版.pdf
    25.8MB
  • 第03课-从0到1-单层感知器.pdf
    690.5KB
  • 第06课-网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法(代码实践)
  • .ipynb_checkpoints
  • 线性神经网络-异或问题.py
    1.3KB
  • 线性神经网络-异或问题.ipynb
    21.6KB
  • 第09课-进军多层-BP神经网络介绍(代码实践2)
  • BP网络-数字识别.ipynb
    5.1KB
  • BP网络-数字识别.py
    2.6KB
  • 第07课-进军多层-BP神经网络介绍
  • 第07课-进军多层-BP神经网络介绍.pdf
    487.5KB
  • 第13课-Hopfield神经网络(代码实践)
  • Hopfield网络.ipynb
    67.2KB
  • Hopfield网络.py
    5.6KB
  • 第12课-Hopfield神经网络
  • 第12课-Hopfield神经网络.pdf
    466.4KB
  • 第11课-过拟合,以及google神经网络小工具
  • 第11课-过拟合,以及google神经网络小工具.pdf
    485.4KB
  • 第02课-神经网络发展史
  • 第02课-神经网络发展史.pdf
    609.3KB
  • 第04课-从0到1-单层感知器(代码实践)
  • 单层感知器.py
    1.2KB
  • 单层感知器.ipynb
    2.7KB
  • 第15课-受限玻尔兹曼机RBM
  • 受限波尔兹曼机简介.pdf
    1.1MB
  • 第15课-受限玻尔兹曼机RBM.pdf
    669.8KB
  • 第05课-网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法
  • 单层感知器-异或问题.ipynb
    82KB
  • 单层感知器-异或问题.py
    1.3KB
  • 第14课-玻尔兹曼机
  • 第14课-玻尔兹曼机.pdf
    786.6KB
  • 第16课-受限玻尔兹曼机RBM(代码)
  • RBM识别数字.py
    1.2KB
  • RBM识别数字.ipynb
    5.9KB
  • 第10课-深入理解BP神经网络(论文讲解)
  • For me,Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks - 副本.pdf
    1.5MB
  • Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks.pdf
    1.6MB
内容介绍
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