DeepLearning.ai深度学习课程笔记
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  • Introduction
  • 第一门课 神经网络和深度学习(Neural-Networks-and-Deep-Learning)
  • 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、 正 则 化 以 及 优 化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regulariza
    • 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and
      • 第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning)
      • 第二周:优化算法 (Optimization algorithms)
      • 第 三 周 超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架 (Hyperparameter tuning)
  • 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
    • 第三门课 结构化机器学习项目(Structuring Machine Learning Projects)
  • 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
    • 第四门课 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
  • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
    • 第五门课 序列模型(Sequence Models)
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  1. 第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、 正 则 化 以 及 优 化 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regulariza

第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and

第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning)第二周:优化算法 (Optimization algorithms)第 三 周 超 参 数 调 试 、 Batch 正 则 化 和 程 序 框 架 (Hyperparameter tuning)
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