go深度学习

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共101节 2112人在学 课程详情
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  • 深度学习原理
  • 深度学习加法以及神经网络最优路径原理以及梯度概念
  • 深度学习的矩阵计算
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  • 深度学习神经网络矩阵计算
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  • 实现轻量级神经网络训练1
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  • golang实现图像识别数据载入
  • golang实现图像识别-循环卷积神经网络框架搭建
  • golang实现图像识别-循环卷积神经网络实现
  • golang实现图像识别-循环卷积网络初始化
  • golang实现图像识别-循环卷积神经网络测试训练预测与成功率统计
  • golang实现图像识别-训练过程1
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  • 受限玻尔兹曼机神经网络
  • 受限玻尔兹曼机神经网络框架搭建
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  • 实现受限框架玻尔兹曼机的单层神经网络正向传播反向传播
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  • 实现受限玻尔兹曼机的训练
  • 实现玻尔兹曼机的构造重构
  • 受限玻尔兹曼机的实现
  • DBN深度置信神经网络结构介绍
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  • 图像处理的运行
  • 神经网络训练
  • 神经网络概念
  • 神经网络线性回归计算原理
  • 神经网络选择原理
  • 极简神经网络
  • 用神经网络预测实现手写识别
  • 神经网络均方与交叉熵的实现
  • 神经网络训练计算差别
  • 神经网络训练
  • 单层神经网络
  • 双层神经网络实现上
  • 双层神经网络实现中
  • 双层神经网络实现下
  • 测试运行双层神经网络与手写识别
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    课时介绍

    golang实现图像识别-循环卷积神经网络框架搭建

    课程介绍

    本节为go机器学习与深度学习,主要讲解go在机器学习和深度学习方面的应用,如图像识别等。
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