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深度学习基础,英文原版+中文翻译下载
资源介绍
1.稀疏自编码器
神经网络
反向传导算法
梯度检验与高级优化
自编码算法与稀疏性
可视化自编码器训练结果
2.矢量化编程实现
矢量化编程
逻辑回归的向量化实现样例
神经网络向量化
3.预处理:主成分分析与白化
主成分分析
白化
实现主成分分析和白化
4.Softmax回归
5.自我学习与无监督特征学习
6.建立分类用深度网络
7.自编码线性解码器
8.处理大型图像
9.稀疏编码
10.独立成分分析样式建模
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