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Udacity的深度学习纳米学位课程：Deep-Learning-Nanodegree-Udacity
资源介绍
深度学习纳米级Udacity
这是我在Udacity的Deep Learning Nanodegree的市长项目上的实现的存储库。
神经网络。
数学演示：
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使用TensorFlow实施
对成本函数和梯度下降的不同初始化的含义。
已审核：
初始化。
统一配送，统一出售。
正态分布，截断分布。
与Xavier初始化的比较。
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在TensorFlow上实现。
用于完全连接的和卷积层。
实施的两个层次：
更高级别的抽象，tf.layers.batch_normalization：TensorFlow负责训练和推理的规范化，并通过tf.control_dependencies（）和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS控制依赖项。
较低的级别，tf.nn.batch_normalization：明确实现，实例化γ，β，并计算批次/人口平均值，方差。 通过tf