深度学习入门视频教程(Python)---3小时决胜【神经网络】

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共16节 363人在学 课程详情
  • 了解我们的数据及数据集(汉字识别)

    • 通过代码了解我们的数据、数据集
    • python基础知识补充
  • 开始我们的第一个3层神经网络(代码与原理)

    • 我们的第一个3层神经网络—体验部分(一小节)
    • 我们的第一个3层神经网络—完整版
  • 神经网络详细解析(代码与原理)

    • 矩阵与神经网络信号的传递
    • 神经网络code解析---信息正向传播
    • 神经网络code解析---反向传播、推断、测试
    • 数据归一化
  • 神经网络优化

    • 神经网络的优化方法_code实现
    • 神经网络的优化方法之二_code实现
  • 设计我们的第一个4层神经网络

    • 我们的4层神经网络的表现_体验小课时
    • 设计我们的4层神经网络(code)
  • 卷积神经网络

    • 卷积、池化原理
    • 卷积神经网络CNN代码讲解
    • 优化我们的卷积神经网络
  • 根据需要设计我们自己的网络

    • 神经网络设计重要因素

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    课时介绍

    卷积网络:网络设计,如何进行网络输入、输出通道等方面设计

    课程介绍

    3小时决胜【神经网络】课程旨在帮助同学们,在3小时的课程内,理解神经网络,并掌握如何设计神经网络,如何调优等等。从而让同学们从代码层面、理论层面,对神经网络的理解有一个质的飞跃。课程讲解方式是【代码】、【实验对比】、【图解】等相结合,通俗易懂。

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