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├──1-1 深度学习要解决的问题.mp4 20.96M
├──1-2 深度学习应用领域.mp4 58.45M
├──1-3 计算机视觉任务.mp4 19.49M
├──1-4 视觉任务中遇到的问题.mp4 36.98M
├──1-5 得分函数.mp4 19.11M
├──1-6 损失函数的作用.mp4 32.59M
├──1-7 前向传播整体流程.mp4 38.46M
├──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 20.56M
├──2-2 参数更新方法.mp4 25.80M
├──2-3 优化参数设置.mp4 26.75M
├──2-4 返向传播计算方法.mp4 24.79M
├──2-5 神经网络整体架构.mp4 31.40M
├──2-6 神经网络架构细节.mp4 43.75M
├──2-7 神经元个数对结果的影响.mp4 41.85M
├──2-8 正则化与激活函数.mp4 26.73M
├──2-9 神经网络过拟合解决方法.mp4 36.74M
├──3-1 神经网络整体框架概述.mp4 23.26M
├──3-10 完成全部迭代更新模块.mp4 58.53M
├──3-11 手写字体识别数据集.mp4 39.55M
├──3-12 算法代码错误修正.mp4 53.91M
├──3-13 模型优化结果展示.mp4 48.93M
├──3-14 测试效果可视化展示.mp4 56.72M
├──3-2 参数初始化操作.mp4 43.15M
├──3-3 矩阵向量转换.mp4 32.17M
├──3-4 向量反变换.mp4 35.44M
├──3-5 完成前向传播模块.mp4 35.15M
├──3-6 损失函数定义.mp4 36.24M
├──3-7 准备反向传播迭代.mp4 30.38M
├──3-8 差异项计算.mp4 42.78M
├──3-9 逐层计算.mp4 38.62M
├──神经网络-代码实现.zip 5.16M
├──神经网络.pdf 5.99M
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发表于 2019-3-24 21:54
