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Bible-DeepLearning
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  • Introduction
  • 第6章 深度前馈网络
  • 第7章 深度学习中的正则化
  • 第8章 深度模型中的优化
    • 8.1 学习和纯优化有什么不同
    • 8.2 神经网络优化中的挑战
      • 8.2.1 病态
      • 8.2.2 局部极小值
      • 8.2.3 8.2.3 高原、鞍点和其他平坦区域
      • 8.2.4 悬崖和梯度爆炸
      • 8.2.5 长期依赖
      • 8.2.6 非精确梯度
    • 8.3 基本算法
    • 8.4 参数初始化策略
    • 8.5 自适应学习率算法
    • 8.6 二阶近似方法
    • 8.7 优化策略和元算法
  • 第9章 卷积网络
  • 第10章 序列建模:循环和递归网络
  • 第11章 实践方法论
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  1. 第8章 深度模型中的优化

8.2 神经网络优化中的挑战

8.2.1 病态8.2.2 局部极小值8.2.3 8.2.3 高原、鞍点和其他平坦区域8.2.4 悬崖和梯度爆炸8.2.5 长期依赖8.2.6 非精确梯度
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