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CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,即面向视觉识别的卷积神经网络。该课程是斯坦福大学计算机视觉实验室推出的课程

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在第 30 届神经信息处理系统大会(NIPS 2016)中,百度首席科学家吴恩达教授发表演讲:《利用深度学习开发人工智能应用的基本要点(Nuts and Bolts of Building Applications using Deep Learning)》

NIPS 精华大盘点丨N位大牛的论文、PPT都在这儿

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===========以上学习资料===========
===========以下问题解惑===========

关于神经网络中的代价函数——交叉熵的由来

交叉熵代价函数

batch-GD, SGD, Mini-batch-GD, Stochastic GD, Online-GD -- 大数据背景下的梯度训练算法

几种常见的激活函数

ReLu(Rectified Linear Units)激活函数

深度学习解决局部极值和梯度消失问题方法简析

神经网络梯度与归一化问题总结

深度学习优化方法总结比较(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)

深度学习优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)

正则化:dropout算法

深度神经网络为什么难训练

CNN(卷积神经网络)是什么?

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?

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