亲自动手写一个深度学习框架
课时介绍
正则化、过拟合、欠拟合、L2范数、L2正则化、L1范数、L1正则化、梯度下降、激活函数、多层感知器、池化层、卷积层、卷积神经网络 、卷积 、神经网络、深度学习、矩阵求导、前向传播、反向传播
课程介绍
在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架是非常重要的，因为选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。Caffe、Tensorflow等框架灵活好用，但也屏蔽了很多技术细节，对我们的学习有很多不利之处！！
本课程带领大家亲自动手写一个更方便大家使用的深度学习框架，帮助大家理解常用技术的底层实现。具体安排如下：
1.板书完成数学推导，同时画图讲解；
2.基础：Python实现多层感知器；
3.进阶：C++实现深度学习框架；
4.穿插讲解重点的Python、C++知识。
我相信这次学习能给大家带来不一样的体验！！！
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