Andrew NG 深度学习课程笔记:梯度下降与向量化操作

开发 开发工具
Andrew NG 深度学习课程笔记:梯度下降与向量化操作从属于笔者的Deep Learning Specialization 课程笔记系列文章,本文主要记述了笔者学习 Andrew NG Deep Learning Specialization 系列课程的笔记与代码实现。

[[201100]]

Andrew NG 深度学习课程笔记:梯度下降与向量化操作从属于笔者的Deep Learning Specialization 课程笔记系列文章,本文主要记述了笔者学习 Andrew NG Deep Learning Specialization 系列课程的笔记与代码实现。注意,本篇有大量的数学符号与表达式,部分网页并不支持;可以前往源文件查看较好的排版或者在自己的编辑器中打开。

 【本文是51CTO专栏作者“张梓雄 ”的原创文章,如需转载请通过51CTO与作者联系】

戳这里,看该作者更多好文

责任编辑:武晓燕 来源: 51CTO专栏
相关推荐

2017-08-16 10:34:56

Andrew NGLogistic回归

2018-07-20 14:58:16

深度学习梯度下降损失函数

2017-07-25 12:59:10

机器学习梯度下降算法

2017-03-22 12:25:29

机器学习梯度下降法

2016-11-01 15:32:43

深度学习

2018-11-20 15:23:30

深度学习梯度神经网络

2016-12-27 14:59:50

得分函数参数

2016-12-27 16:31:34

反向传播课程

2016-12-27 16:04:39

最优化课程笔记

2016-12-27 15:16:49

损失函数课程

2016-12-27 14:24:57

课程笔记神经网络

2023-10-15 17:07:35

PandasPython库

2016-12-27 15:33:25

softmax分类器课程

2014-06-19 14:14:35

机器学习

2021-11-09 20:18:21

数字化

2017-11-20 13:46:10

AI深度学习方法

2019-03-28 07:31:03

2014-04-28 11:22:55

2016-11-28 09:24:08

Python内存技巧

2017-04-24 08:35:09

深度学习神经网络合成梯度
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号