深度学习基础英文原版+中文翻译

1.稀疏自编码器 神经网络 反向传导算法 梯度检验与高级优化 自编码算法与稀疏性 可视化自编码器训练结果 2.矢量化编程实现 矢量化编程 逻辑回归的向量化实现样例 神经网络向量化 3.预处理:主成分分析与白化 主成分分析 白化 实现主成分分析和白化 4.Softmax回归 5.自我学习与无监督特征学习 6.建立分类用深度网络 7.自编码线性解码器 8.处理大型图像 9.稀疏编码 10.独立成分分析样式建模