深度学习基础课
深度学习基础课├──01.深度学习要解决的问题.mp420.96M
├──02.深度学习应用领域.mp458.45M
├──03.计算机视觉任务.mp419.49M
├──04.视觉任务中遇到的问题.mp436.98M
├──05.得分函数.mp419.11M
├──06.损失函数的作用.mp432.59M
├──07.前向传播整体流程.mp438.46M
├──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).mp420.56M
├──09.参数更新方法.mp425.80M
├──10.优化参数设置.mp426.75M
├──11.返向传播计算方法.mp424.79M
├──12.神经网络整体架构.mp431.40M
├──13.神经网络架构细节.mp443.75M
├──14. 神经元个数对结果的影响.mp441.85M
├──15.正则化与激活函数.mp426.73M
├──16.神经网络过拟合解决方法.mp436.74M
├──17.神经网络整体框架概述.mp423.26M
├──18.参数初始化操作.mp443.15M
├──19.矩阵向量转换.mp432.17M
├──20.向量反变换.mp435.44M
├──21.完成前向传播模块.mp435.15M
├──22.损失函数定义.mp436.24M
├──23.准备反向传播迭代.mp430.38M
├──24.差异项计算.mp442.78M
├──25.逐层计算.mp438.62M
├──26.完成全部迭代更新模块.mp458.53M
├──27.手写字体识别数据集.mp439.55M
├──28.算法代码错误修正.mp453.91M
├──29.模型优化结果展示.mp448.93M
├──30.测试效果可视化展示.mp456.72M
└──配套资料(代码+课件).rar10.32M
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