斯坦福大學-深度學習基礎教程.pdf
UFLDL教程 From Ufldl 說明：本教程將闡述無監督特征學習和深入學習的主要觀點。通過學習，你也將實現多個功能 學習/深度學習算法，能看到它們為你工作，并學習如何應用/適應這些想法到新問題上。 本教程假定機器學習的基本知識（特別是熟悉的監督學習，邏輯回歸，梯度下降的想法），如果 你不熟悉這些想法，我們建議你去這里 機器學習課程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到邏輯回歸）。 稀疏自編碼器 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 稀疏自編碼器符號一覽表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化編程實現 矢量化編程 邏輯回歸的向量化實現樣例 神經網絡向量化 Exercise:Vectorization
資源簡介：斯坦福大學-深度學習基礎教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 說明：本教程將闡述無監督特征學習和深入學習的主要觀點。通過學習，你也將實現多個功能 學習/深度學習算法，能看到它們為你工作，并學習如何應用/適應這些想法到新問題上。 本教程假定機器學習的基...
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