[深度学习] 1.9课后解答

说明： 深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答
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[深度学习] 1.8图片生产

说明： 深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答
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[深度学习] 1.7深度学习的应用

说明： 深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答
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[深度学习] 1.6生产判别式网络

说明： 深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答
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[深度学习] 1.5循环神经网络

说明： 深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答
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[深度学习] 1.4卷积神经网络

说明： 深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答
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[深度学习] 1.3深度神经网络

说明： 深度学习和神经网络 1.1神经元工作原理 1.2神经网络介绍 1.3深度神经网络 1.4卷积神经网络 1.5循环神经网络 1.6生产判别式网络 1.7深度学习的应用 1.8图片生产 1.9课后解答
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[机器学习] PSO算法R实现

说明： 这是为了用R练手写的代码； 原代码是《Matlab在数学建模中的应用》的第八章第一个代码； 代码里解决了一个求函数最优值的简单问题， 我用R语言重写了一次， 但是有一点提升就是，我将原代码进行了改进，原代码自变量如果再加的话需要改代码，但是我将代码改成了矩阵形式，所以不用管自变量了，再次调用只需要改一下适应度计算函数就可以。 另外，，注释我也稍微加了一些，更加明了。
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[机器学习] 数据挖掘 python文本分类

说明： 数据挖掘，pyton3.6文本分类 数据挖掘，pyton3.6文本分类数据挖掘，pyton3.6文本分类数据挖掘，pyton3.6文本分类数据挖掘，pyton3.6文本分类数据挖掘，pyton3.6文本分类数据挖掘，pyton3.6文本分类
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[深度学习] 吴恩达深度学习课程第二课 第3周 超参数调试 和 Batch Norm（2-3 编程作业）（中、英文版本）

说明： 吴恩达老师 深度学习课程 第二课 改善深层神经网络 第3周 超参数调试 和 Batch Norm（2-3 编程作业） （有道翻译，有歧义的地方请参考原文）
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[深度学习] 吴恩达深度学习课程第二课 第2周 优化算法（中、英文版本）

说明： 吴恩达老师 深度学习课程 第二课 改善深层神经网络 第2周 优化算法 （有道翻译，有歧义的地方请参考原文）
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[深度学习] 吴恩达深度学习课程第二课 第1周 深度学习的实用层面（中、英文版本）

说明： 吴恩达老师 深度学习课程 第二课 改善深层神经网络 第1周 深度学习的实用层面 （有道翻译，有歧义的地方请参考原文）
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