【课程笔记】优秀课程笔记整理

目录

• Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记
  • 1.神经网络与深度学习
  • 2. 优化深度神经网络
  • 3. 构建机器学习项目
  • 4. 卷积神经网络CNN
  • 5. 序列模型
• CS231N
• 李宏毅老师机器学习课程
• PyTorch学习笔记

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记

1.神经网络与深度学习

深度学习概述

神经网络基础之逻辑回归

神经网络基础之Python与向量化

浅层神经网络

深层神经网络

2. 优化深度神经网络

深度学习的实用层面

优化算法

超参数调试、Batch正则化和编程框架

3. 构建机器学习项目

机器学习策略（上）

机器学习策略（下）

4. 卷积神经网络CNN

卷积神经网络基础

深度卷积模型：案例研究

目标检测

人脸识别与神经风格迁移

5. 序列模型

循环神经网络（RNN）

NLP和Word Embeddings

序列模型和注意力机制

CS231N

CS231N笔记翻译

李宏毅老师机器学习课程

机器学习

PyTorch学习笔记

[笔记]https://blog.csdn.net/manong_wxd/article/category/7298527