go深度学习

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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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  • 深度学习数据网络序列化
  • 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
  • golang实现图像识别-训练过程2
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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
  • 构造受限玻尔兹曼机神经网络
  • 实现受限玻尔兹曼机的数学基础函数
  • 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
  • DBN深度置信神经网络隐藏层实现
  • DBN基础-逻辑回归神经网络
  • 构造DBN神经网络并初始化
  • DBN深度置信神经网络预处理
  • DBN深度置信神经网络训练
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  • DBN深度置信神经网络数据测试
  • DA神经网络构造
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  • DA神经网络训练
  • DA神经网络数据测试
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  • 人工数据网络-模拟人脑
  • 单层与多层数据网络
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  • 图像识别框架gonn
  • 循环神经网络与离散神经网络
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  • 机器学习简单回顾
  • 机器学习小结
  • 神经网络层原理
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  • 数据网络层的概念
  • 逻辑回归神经网络逻辑实现
  • 逻辑回归神经网络测试
  • 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
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  • 测试运行双层神经网络与手写识别
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    课时介绍

    受限玻尔兹曼机的实现

    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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