【文件属性】：
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：2021-02-19 08:19:13
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)