文件名称：深度学习-反向指导
文件大小：3.21MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-11 02:05:53
JupyterNotebook
深度学习역멘토링 2020年ibksystem发行商。 讲座1 1.1机器学习简介 机器学习의정의 机器学习의 지도학습（监督学习） KNN分类 线性回归 비지도학습（无监督学习） K均值聚类 1.2线性回归 梯度下降学习率 过度拟合 正则化 早停 1.3梯度下降优化算法 批次梯度下降 随机梯度下降（SGD） 唠叨 势头 阿达格勒 道具 亚当 1.4二进制分类 逻辑回归 交叉熵 1.5多项式分类 softmax 1.6실습 자료 第二讲 2.1神经网络介绍 人工神经网络的历史 2.2多层感知器（MLP） XOR问题 激活功能 梯度消失 梯度爆炸 前馈神经网络 错误反向传播 2.3正则化 L1正则化 L2正则化 退出 掉线 批量标准化 2.4权重初始化 他初始化 Xavier初始化 2.5超参数调整 2.5실습 자료 第三讲 3.1卷积神经网络 卷积 渠道 筛选 核心 大步走
【文件预览】：
deeplearning-reverseMentoring-master
----.ipynb_checkpoints()
--------01_Python_Library_Tutorial (numpy,matplotlib)-checkpoint.ipynb(31KB)
----Lecture2()
--------.ipynb_checkpoints()
--------01. pytorch_MNIST_MLP.ipynb(66KB)
----Lecture3()
--------pytorch_cifar10_CNN.ipynb(98KB)
----README.md(6KB)
----Work_load()
--------.ipynb_checkpoints()
--------work_load.xlsx(2.27MB)
--------pandas tutorial.ipynb(23KB)
--------Matplotlib example.ipynb(49KB)
----Lecture1()
--------.ipynb_checkpoints()
--------01_Python_Library_Tutorial (numpy,matplotlib).ipynb(53KB)
--------House Prices_ Advanced Regression Techniques.ipynb(27KB)
--------data()
--------02_Linear_Regression.ipynb(133KB)
--------07_Quiz_Code.ipynb(240KB)
--------06_Quiz.ipynb(4KB)
--------04_variable_autograd.ipynb(4KB)
--------05_Linear_Regression_Models.ipynb(48KB)
--------03_Pytorch_Tutorial.ipynb(11KB)