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deep-learning personal practice 深度学习个人练习,该项目实现了深度学习中一些常用的算法,内容包括: 四种初始化方法:zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法:BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法:momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块: initialize parameters、forward propagation、backward propagati
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deep_neural_network_with_optimizers.py 26KB
batch_normalization.py 14KB
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Aurora曙光
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