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深度学习与PyTorch入门实战教程
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【课时介绍】 BP神经网络反向传播-1
第一章:深度学习框架介绍
第二章:安装环境准备
第三章:初见深度学习
第四章:PyTorch张量操作
第五章:张量高阶操作
第六章:随机梯度下降
第七章:感知机梯度传播推导
第八章:多层感知机与分类器
第九章:过拟合
第一十章:卷积神经网络
第一十一章:CIFAR10与ResNet实战
第一十二章:循环神经网络
第一十三章:对抗生成网络GAN
第一十四章:自编码器Auto-encoders
第一十五章:选看:Ubuntu开发环境准备
第一十六章:选看:人工智能发展历程
第一十七章:选看:Numpy实战BP神经网络
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