1362. 2.1.1 مفهوم السمات العملية للتعلم العميق |
1363. 2.1.2 التنوع و الإنحراف - الجزء الأول |
1364. 2.1.3 التنوع و الإنحراف - الجزء الثاني |
1365. 2.1.4 تنعيم البيانات |
1366. 2.1.5 فكرة حذف الخلايا dropout - الجزء الأول |
1367. 2.1.6 فكرة حذف الخلايا dropout - الجزء الثاني |
1368. 2.1.7 تشويه البيانات - التوقف المبكر |
1369. 2.1.8 تضخم و تضائل الإشتقاقات |
1370. 2.1.9 الفحص التدريجي |
1371. 2.2.1 الحصول علي القيم المثالية |
1372. 2.2.2 فكرة الاوبتيمايزاشن |
1373. 2.2.3 فكرة الميني باتش Mini-Batch Gradient Descent |
1374. 2.2.4 المتوسطات الأسية Exponentially Weighted Averages |
1375. 2.2.5 تذبذب المتوسطات الأسية |
1376. 2.2.6 الإشتقاق باستخدام الجذر التربيعي RMS Prop |
1377. 2.2.7 مقدار معامل التدريب Learning Rate |
1378. 2.2.8 نقطة السرج Saddle Point |
1379. 2.3.1 ضبط قيم الشبكات العميقة |
1380. 2.3.2 فكرة Cross Fertilization |
1381. 2.3.3 تسوية البيانات Data Normalization |
1382. 2.3.4 تعميم دالة الأكتيفاشن |
1383. 2.3.5 التسوية الجماعية Batch Norm |
1384. 2.3.6 أداة السوفت ماكس Softmax Classifier - الجزء الأول |
1385. 2.3.7 أداة السوفت ماكس Softmax Classifier - الجزء الثاني |