吴恩达深度学习 | 神经网络和深度学习（第三周浅层神经网络）
2018-06-25 18:04
225 查看
（未完）
3.1 神经网络概述
3.2 神经网络表示
3.3 计算神经网络的输出
3.4 多个例子中的向量化
3.5 向量化实现的解释
3.6 激活函数
3.7 为什么需要非线性激活函数
3.8 激活函数的导数
3.9 神经网络的梯度下降法
3.10 （选修）直观理解反向传播
3.11 随机初始化
阅读更多
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 吴恩达《深度学习-神经网络和深度学习》1--深度学习概论
- 吴恩达深度学习视频笔记1-2：《神经网络和深度学习》之《神经网络基础》
- Coursera deep learning 吴恩达 神经网络和深度学习 第三周 编程作业 Planar data classification with one hidden layer
- 吴恩达(Andrew Ng)深度学习工程师笔记 - 第一门课-神经网络和深度学习-第一周深度学习概论-第四节：为什么深度学习会兴起？
- coursera 吴恩达 -- 第一课 神经网络和深度学习 ：第三周课后习题 Key concepts on Deep Neural Networks Quiz, 10 questions
- 吴恩达深度学习入门学习笔记之神经网络和深度学习（第一周）
- 【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第三周作业
- coursera 吴恩达 -- 第一课 神经网络和深度学习 ：第三周课后习题 Shallow Neural Networks Quiz, 10 questions
- 吴恩达深度学习视频笔记1-1：《神经网络和深度学习》之《深度学习概论》
- 吴恩达《深度学习-神经网络和深度学习》4--深层神经网络
- 吴恩达深度学习视频笔记1-4：《神经网络和深度学习》之《深层神经网络》
- 吴恩达深度学习入门学习笔记之神经网络和深度学习（第二周：神经网络基础）
- coursera 吴恩达 -- 第一课 神经网络和深度学习 ：第三周课后习题 Planar data classification with a hidden layer
- 吴恩达 深度学习第三周 浅层神经网络 logistic_regression python代码实现
- 吴恩达《深度学习-神经网络和深度学习》3--浅层神经网络
- 吴恩达《深度学习-神经网络和深度学习》2--神经网络基础
- 吴恩达深度学习第一课第三周(浅层神经网络)
- 吴恩达 神经网络和深度学习 第三周浅层神经网络
- 吴恩达深度学习入门学习笔记之神经网络和深度学习（第二周：神经网络基础）
- 吴恩达-深度学习笔记《改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化》