[UdemyCourseDownloader] Grokking Deep Learning in Motion

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文档列表

34 Regularization - Early Stopping and Dropout.mp4 105.0 MB
37 Softmax and implementation in code.mp4 92.2 MB
25 Up and down pressure.mp4 83.8 MB
36 Standard Activation Functions.mp4 80.8 MB
17 How to use a derivative to learn.mp4 80.3 MB
01 Introduction.mp4 76.2 MB
05 Parametric vs. non-parametric learning.mp4 70.8 MB
08 Multiple inputs.mp4 67.6 MB
32 3-layer network on MNIST.mp4 63.9 MB
35 Activation Function Constraints.mp4 61.9 MB
22 Visualizing weight values.mp4 60.8 MB
23 The streetlight problem.mp4 59.5 MB
31 Seeing the network predict.mp4 53.7 MB
15 Learning with gradient decent.mp4 53.6 MB
38 Where to go from here.mp4 49.8 MB
26 Correlation and backpropagation.mp4 49.8 MB
24 Building our neural network.mp4 49.0 MB
30 Simplified visualization.mp4 48.8 MB
27 Linear vs. non-linear.mp4 48.3 MB
28 Our first 'deep' neural network.mp4 48.0 MB
06 Making a prediction.mp4 45.4 MB
13 Hot and cold learning.mp4 45.2 MB
14 Gradient descent.mp4 45.0 MB
19 Gradient descent learning with multiple inputs.mp4 43.6 MB
16 The secret to learning.mp4 43.3 MB
09 Multiple outputs and stacking predictions.mp4 42.9 MB
29 Simplifying.mp4 42.3 MB
11 Compare and learn.mp4 41.9 MB
33 Overfitting in Neural Networks.mp4 40.2 MB
03 What is Deep Learning and Machine Learning.mp4 38.9 MB
18 Alpha.mp4 38.8 MB
10 Primer on NumPy.mp4 37.4 MB
04 Supervised vs. unsupervised learning.mp4 36.2 MB
02 What you need to get started.mp4 36.2 MB
12 Why measure error.mp4 27.9 MB
20 Several steps of learning.mp4 27.7 MB
21 Gradient descent with multiple outputs.mp4 24.4 MB
07 What does a Neural Network do.mp4 24.1 MB
udemycoursedownloader.com.url 132 Bytes
Udemy Course downloader.txt 94 Bytes

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