标签：hyper 正则 ring work proc parameter 高级 序列 是什么
1 课程概述
这是一个专项课程(Specialization)，包含5个独立的课程。
1.1 Neural Networks and Deep Learning
了解NN的基础，如何建立NN，如何训练它，课程的最后建立一个DNN识别猫。
1.2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization, Optimization
进行深度学习方面的实践，学习如何让使它表现更好（超参数的调整，正则化，诊断偏差和方差，以及一些高级优化算法，比如Momentum, RMAProp和Adam优化算法）
讲解一些关于建立网络的”黑魔法“。
1.3 Structuring your Machine Learning project
学习如何构建机器学习工程
构建机器学习系统的策略改变了深度学习，比如把数据转成 [ 训练集/验证集/测试集 ] 的方式
目前最好的训练方式是什么呢？如果你的训练集和测试集来自不同分布怎么办？这些在深度学习中更常见，你要怎么解决呢？
什么时候应该用end-to-end，什么时候不该用？
这一门课比较有意思，ng将和大家分享他学习到的课程，生产，部署，深度学习的产品。
这些材料大部分开设深度学习课的大学都没有提到，但ng认为这些可以让你的深度学习系统表现更好。
1.4 Convolutional Neural Network
CNN，卷积神经网络，经常用于图像领域。
这一门课将学习如何建立这样的模型。
1.5 Natural Language Processing: Building sequence models
学习序列模型，以及如何将它们应用于自然语言处理和其它问题。序列模型包括RNN, LSTM。
学习这些模型并将它们应用于序列数据（自然语言就是一组单词序列）。
你也能理解，这些模型如何用于语音识别或者编曲和其它问题。
标签：hyper 正则 ring work proc parameter 高级 序列 是什么
原文地址：http://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7638969.html
