Name		Name	Last commit message	Last commit date
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.ipynb_checkpoints		.ipynb_checkpoints
flower		flower
sgd		sgd
.DS_Store		.DS_Store
README.md		README.md
activators.ipynb		activators.ipynb
adadelta.py		adadelta.py
adagrad.py		adagrad.py
adam.py		adam.py
gradientDescent.py		gradientDescent.py
gradientSGD.py		gradientSGD.py
imagePreprocessing.py		imagePreprocessing.py
learningrate.py		learningrate.py
lossFunction.ipynb		lossFunction.ipynb
minibatchSGD.py		minibatchSGD.py
momentumSGD.py		momentumSGD.py
nestrovemomentumSGD.py		nestrovemomentumSGD.py
regulizer.ipynb		regulizer.ipynb
sgd.ipynb		sgd.ipynb
sgd.py		sgd.py
tfrecordCmp.py		tfrecordCmp.py
tfrecordConvert.py		tfrecordConvert.py

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第三章传统神经网络与参数理解

课程大纲

课时1: 什么是多层感知机
- 视频:什么是多层感知机
课时2：激活函数的原理类别与实现
- 视频:激活函数的原理类别与实现1 激活函数的原理类别与实现2
课时3：损失函数的原理、类别与实现
- 视频:损失函数的原理、类别与实现1
- 视频:损失函数的原理、类别与实现2
课时4：梯度下降方法
- 视频:梯度下降方法一
- 视频:梯度下降方法二
课时5：学习率如何设定
- 视频:梯度下降方法
课时6：正则化的方法
- 视频:梯度下降方法一
- 视频:梯度下降方法二
课时7：实例：识别花的种类
- 视频:用Tensorflow识别花的种类
- 课件:[flowers.ipynb]
课时8：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
- 视频:作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
课时9：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理
- 视频:作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理