【视频课件资料见置顶评论】2周深度学习入门必学丨神经网络基础丨卷积神经网络丨循环神经网络

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2023-11-02 18:00:22
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视频选集
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1-深度学习要解决的问题
07:56
1-深度学习要解决的问题~1
07:56
2-深度学习应用领域
14:07
2-深度学习应用领域~1
14:07
3-计算机视觉任务
05:49
3-计算机视觉任务~1
05:50
4-视觉任务中遇到的问题
10:02
4-视觉任务中遇到的问题~1
10:03
5-得分函数
07:15
5-得分函数~1
07:15
6-损失函数的作用
10:43
6-损失函数的作用~1
10:43
7-前向传播整体流程
13:46
7-前向传播整体流程~1
13:46
1-梯度下降通俗解释
08:35
1-梯度下降通俗解释~1
08:35
2-参数更新方法
08:18
2-参数更新方法~1
08:18
3-优化参数设置
08:52
3-优化参数设置~1
08:52
4-返向传播计算方法
09:34
4-返向传播计算方法~1
09:34
5-神经网络整体架构
10:53
5-神经网络整体架构~1
10:53
6-神经网络架构细节
10:55
6-神经网络架构细节~1
10:55
7-神经元个数对结果的影响
07:12
7-神经元个数对结果的影响~1
07:12
8-正则化与激活函数
08:50
8-正则化与激活函数~1
08:50
9-神经网络过拟合解决方法
11:07
9-神经网络过拟合解决方法~1
11:07
1-神经网络整体框架概述
07:31
1-神经网络整体框架概述~1
07:31
2-参数初始化操作
12:45
2-参数初始化操作~1
12:46
3-矩阵向量转换
09:11
3-矩阵向量转换~1
09:11
4-向量反变换
09:18
4-向量反变换~1
09:18
5-完成前向传播模块
10:18
5-完成前向传播模块~1
10:19
6-损失函数定义
09:24
6-损失函数定义~1
09:24
7-准备反向传播迭代
08:02
7-准备反向传播迭代~1
08:03
8-差异项计算
10:42
8-差异项计算~1
10:42
9-逐层计算
10:11
9-逐层计算~1
10:11
10-完成全部迭代更新模块
13:50
10-完成全部迭代更新模块~1
13:50
11-手写字体识别数据集
10:32
11-手写字体识别数据集~1
10:32
12-算法代码错误修正
10:38
12-算法代码错误修正~1
10:38
13-模型优化结果展示
10:52
13-模型优化结果展示~1
10:52
14-测试效果可视化展示
13:10
14-测试效果可视化展示~1
13:10
1-卷积神经网络应用领域
07:26
1-卷积神经网络应用领域~1
07:26
2-卷积的作用
09:24
2-卷积的作用~1
09:25
3-卷积特征值计算方法
08:08
3-卷积特征值计算方法~1
08:08
4-得到特征图表示
07:00
4-得到特征图表示~1
07:00
5-步长与卷积核大小对结果的影响
08:12
5-步长与卷积核大小对结果的影响~1
08:12
6-边缘填充方法
06:31
6-边缘填充方法~1
06:32
7-特征图尺寸计算与参数共享
07:03
7-特征图尺寸计算与参数共享~1
07:03
8-池化层的作用
05:39
8-池化层的作用~1
05:39
9-整体网络架构
06:21
9-整体网络架构~1
06:21
10-VGG网络架构
06:17
10-VGG网络架构~1
06:17
11-残差网络Resnet
07:42
11-残差网络Resnet~1
07:42
12-感受野的作用
05:47
12-感受野的作用~1
05:47
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