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深度学习基础课$ _8 a- p0 Q1 x( l, A+ N
├──01.深度学习要解决的问题.mp4 20.96M
$ g, F/ o; g% M, L. d├──02.深度学习应用领域.mp4 58.45M
( W e: D2 q' f( E8 P├──03.计算机视觉任务.mp4 19.49M D' A1 J d3 N: o( Q. B# ^
├──04.视觉任务中遇到的问题.mp4 36.98M: m& h+ `2 F3 G. d% M2 z4 w! \
├──05.得分函数.mp4 19.11M3 ]6 L9 O8 L+ W% c) g
├──06.损失函数的作用.mp4 32.59M( |& R/ f, e& B7 o
├──07.前向传播整体流程.mp4 38.46M+ D- p @. o6 q; ?9 q
├──08.梯度下降通俗解释（以线性回归算法为例，神经网络也是如此）.mp4 20.56M( E* \. D6 K( P+ t- N- `# }
├──09.参数更新方法.mp4 25.80M) o; X" ~& A7 j2 `
├──10.优化参数设置.mp4 26.75M
. w3 v' {0 H, N4 l2 E6 w├──11.返向传播计算方法.mp4 24.79M
7 w8 z9 v5 n2 Q) Z├──12.神经网络整体架构.mp4 31.40M9 j1 @2 x7 N ^' i: P1 R3 x
├──13.神经网络架构细节.mp4 43.75M7 A7 D+ [! F# U& X8 C. K
├──14. 神经元个数对结果的影响.mp4 41.85M; ~$ ] p9 }3 t7 O3 m
├──15.正则化与激活函数.mp4 26.73M
' I3 g; R, i/ r9 S& L: v0 j├──16.神经网络过拟合解决方法.mp4 36.74M
/ B U" G: i: X2 K$ o( r├──17.神经网络整体框架概述.mp4 23.26M3 v h. `8 d; P, G3 U
├──18.参数初始化操作.mp4 43.15M% y( r/ K1 |( ~$ ^% ^- a+ a) r
├──19.矩阵向量转换.mp4 32.17M, J, \8 d3 Z; V2 p8 Q4 h
├──20.向量反变换.mp4 35.44M, ^% S d9 L' k
├──21.完成前向传播模块.mp4 35.15M# D7 w2 G$ |& o9 t; k Q
├──22.损失函数定义.mp4 36.24M; W2 G* [3 {& F1 K9 e6 I
├──23.准备反向传播迭代.mp4 30.38M
3 C0 A9 r, P7 E. Z├──24.差异项计算.mp4 42.78M
% c+ r9 v9 M$ i- H) x% f" y: j├──25.逐层计算.mp4 38.62M
+ B# I0 }$ o$ G3 M2 H4 g$ U V├──26.完成全部迭代更新模块.mp4 58.53M
9 H2 V0 A6 U }( O2 u├──27.手写字体识别数据集.mp4 39.55M7 u$ ]2 `' M) q! X
├──28.算法代码错误修正.mp4 53.91M( ^6 D4 Y! L( I, T. r; H/ E
├──29.模型优化结果展示.mp4 48.93M
# M9 ~9 a" |/ m+ `% C' T├──30.测试效果可视化展示.mp4 56.72M
0 W; R) J+ g) U1 Z# P└──配套资料(代码+课件).rar 10.32M% f; y, P8 L8 }+ h; f, k
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发表于 2023-5-29 00:48:01
