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Python深度学习入门---前馈神经网络 课程介绍

Python深度学习入门---前馈神经网络
共9节 425人在学 课程详情
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  • 课程介绍
  • 数据、数据集制作
  • 开启我们的第一个三层神经网络
  • 矩阵与神经网络信号传递
  • 三层神经网络设计---代码讲解
  • 数据归一化处理
  • 四层神经网络设计---代码讲解
  • 神经网络优化方法---第一部分
  • 神经网络优化方法---第二部分
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    课程环境:win10,python3;

    备注:环境不太熟的同学,可以参考课程【AI开发环境搭建】:https://edu.csdn.net/course/detail/35251

    问题:现在好多从事AI 深度学习的同学、以及刚入门深度学习的同学,不了解深度学习为什么会实现特征学习。why  ???

    本课程利用【中文字识别】项目,从代码、数学原理等多方面,用简单易懂的方式,让大家理解深度学习工作原理,并能够利用Python

    实现多层神经网络设计。

    主要内容:

    1.数学原理

    2.coding:3层网络、4层网络(正向传播、反向传播等)

    3.模型训练

    4.模型测试

    5.模型优化

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