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吴恩达深度学习笔记P3 用神经网络进行监督学习P4 深度学习的兴起P7 二分分类P8 logistic回归P10 梯度下降法P14 使用计算图求导P16 批量梯度下降P17 向量化P21 广播机制P22 关于numpyP24 logistics损失函数P26 神经网络的表示P28 多个样本向量化P30 激活函数P31 使用非线性激活函数的原因P35 随机初始化参数P36 深层神经网络P40 使用深层的神经网络的原因P41 搭建深层神经网络块P42 超参数P47 训练集验证集测试集P48 偏差和方

吴恩达深度学习笔记P3 用神经网络进行监督学习P4 深度学习的兴起P7 二分分类P8 logistic回归P10 梯度下降法P14 使用计算图求导P16 批量梯度下降P17 向量化P21 广播机制P22 关于numpyP24 logistics损失函数P26 神经网络的表示P28 多个样本向量化P30 激活函数P31 使用非线性激活函数的原因P35 随机初始化参数P36 深层神经网络P40 使用深层的神经网络的原因P41 搭建深层神经网络块P42 超参数P47 训练集验证集测试集P48 偏差和方

吴恩达深度学习笔记
深度学习 2023-06-10

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