吴恩达 deeplearning.ai 经典总结:28 张精炼图+思维导图,开放下载!

深度学习思维导图 在线可以打开看,里面的链接都是我的笔记:ProcessOn版本 主要是深度学习的基本概念部分: 基本概念 模型 全连接层 反向传播 其他层的反向传播 POOL层的反向传播 BN层的反向传播 权重梯度 每一层的残差都由后一层的残差乘以两层之间的权重矩阵,再乘以当前层的激活函数的导数得到。 权重梯度由前面的激活值和后面的残差乘积得到的 梯度消失与梯度爆炸 神经网络vs递归神经网络vs玻尔兹曼机vs限... 阅读详情
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大家好,我是 boy 哥。

很多同学都是看吴恩达 Andrew Ng的视频学习机器学习和深度学习的,当然学习就要做笔记。这不,一位名叫Tess Ferrandez的学习爱好者在分享了一套自己的课程笔记,收获了3k+赞和1k+次转发。

笔记很好地总结了学习内容,共28张精辟的手绘图。

链接:

https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng

▍28张deeplearning总结图

1. 深度学习介绍

2. 逻辑回归

3. 浅层神经网络

4. 深层神经网络

5. 设置你的机器学习应用程序

6. 正则化防止过拟合

7. 优化训练

8. 优化算法

9. 超参数调试

10. 构建你的机器学习项目

11. 错误分析

12. 训练 vs 验证/测试 失配

13. 扩展学习

14. 卷积基础

15. Padding

16. 深层 CNN

17. 典型的 CNN 模型

18. 特别网络-ResNet

19. 实用建议

20. 检测算法

21. 人脸识别

22. 神经风格迁移

23. 循环神经网络

24. 更多 RNN 模型

25. NLP-词嵌入

26. 词嵌入详解

27. 序列到序列基本模型

28. 序列到序列

▍deeplearning思维导图

获取方式

这 28 张图片整理在一个 pdf 文件中,pdf文件和思维导图获取方式如下:

1. 关注下方公众号(非本号):我是IT小王子
2. 在 消息对话框 回复:deep28 即可以获取书籍资料哟~

????长按上方二维码 2 秒
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吴恩达课程的思维导图,可编辑VISIO电子版 如题,博主学习吴恩达大神深度学习课程过程中,结合其他博主的笔记整理的深度网络知识点网状思维导图。方便理清整个深度学习知识发展的脉络及各方面知识点之间的关系。 立即下载

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Wang_AI
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