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唐宇迪 人工智能深度学习入门视频课程
〖课程目录〗:
51CTO学院 唐宇迪 人工智能深度学习入门视频课程 [1.1G]
┣━━第1章 深度学习必备基础知识点 [226M]
┃ ┣━━1-1 深度学习要解决的问题.mp4 [21M]
┃ ┣━━1-2 深度学习应用领域.mp4 [58.4M]
┃ ┣━━1-3 计算机视觉任务.mp4 [19.5M]
┃ ┣━━1-4 视觉任务中遇到的问题.mp4 [37M]
┃ ┣━━1-5 得分函数.mp4 [19.1M]
┃ ┣━━1-6 损失函数的作用.mp4 [32.6M]
┃ ┗━━1-7 前向传播整体流程.mp4 [38.5M]
┣━━第2章 神经网络模型 [278.4M]
┃ ┣━━2-1 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 [20.6M]
┃ ┣━━2-2 参数更新方法.mp4 [25.8M]
┃ ┣━━2-3 优化参数设置.mp4 [26.8M]
┃ ┣━━2-4 返向传播计算方法.mp4 [24.8M]
┃ ┣━━2-5 神经网络整体架构.mp4 [31.4M]
┃ ┣━━2-6 神经网络架构细节.mp4 [43.7M]
┃ ┣━━2-7 神经元个数对结果的影响.mp4 [41.8M]
┃ ┣━━2-8 正则化与激活函数.mp4 [26.7M]
┃ ┗━━2-9 神经网络过拟合解决方法.mp4 [36.7M]
┣━━第3章 神经网络实战 [574.8M]
┃ ┣━━3-1 神经网络整体框架概述.mp4 [23.3M]
┃ ┣━━3-10 完成全部迭代更新模块.mp4 [58.5M]
┃ ┣━━3-11 手写字体识别数据集.mp4 [39.6M]
┃ ┣━━3-12 算法代码错误修正.mp4 [53.9M]
┃ ┣━━3-13 模型优化结果展示.mp4 [48.9M]
┃ ┣━━3-14 测试效果可视化展示.mp4 [56.7M]
┃ ┣━━3-2 参数初始化操作.mp4 [43.2M]
┃ ┣━━3-3 矩阵向量转换.mp4 [32.2M]
┃ ┣━━3-4 向量反变换.mp4 [35.4M]
┃ ┣━━3-5 完成前向传播模块.mp4 [35.1M]
┃ ┣━━3-6 损失函数定义.mp4 [36.2M]
┃ ┣━━3-7 准备反向传播迭代.mp4 [30.4M]
┃ ┣━━3-8 差异项计算.mp4 [42.8M]
┃ ┗━━3-9 逐层计算.mp4 [38.6M]
┗━━文档 [11.2M]
┣━━神经网络.pdf [6M]
┣━━神经网络-代码实现.zip [5.2M]
┗━━神经网络代码实现.txt [122B]
〖百度网盘下载地址〗:
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发表于 2021-1-8 01:16:24
发表于 2021-2-8 09:58:02
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