Coursera公开课视频: 斯坦福大学机器学习第九课“神经网络的学习(Neural Networks: Learning)”

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本课的笔记之一：Coursera公开课笔记: 斯坦福大学机器学习第九课“神经网络的学习(Neural Networks: Learning)”

本课的课件资料：PPT   PDF

1) Cost function(代价函数)

 

2) Backpropagation algorithm(BP算法 or 反向传播算法)

 

3) Backpropagation intuition(BP算法的直观解释)

 

4) Implementation note: Unrolling parameters(实现时的注意点：展开参数)

 

5) Gradient checking(梯度下降算法的验证)

 

6) Random initialization(随机初始化)

 

7) Putting it together(组合到一起-如何训练一个神经网络)

 

8) Backpropagation example: Autonomous driving (optional)(BP算法的例子-无人驾驶汽车)