【资源目录】:
- ├──01.深度学习要解决的问题.mp4 20.96M
- ├──02.深度学习应用领域.mp4 58.45M
- ├──03.计算机视觉任务.mp4 19.49M
- ├──04.视觉任务中遇到的问题.mp4 36.98M
- ├──05.得分函数.mp4 19.11M
- ├──06.损失函数的作用.mp4 32.59M
- ├──07.前向传播整体流程.mp4 38.46M
- ├──08.梯度下降通俗解释（以线性回归算法为例，神经网络也是如此）.mp4 20.56M
- ├──09.参数更新方法.mp4 25.80M
- ├──10.优化参数设置.mp4 26.75M
- ├──11.返向传播计算方法.mp4 24.79M
- ├──12.神经网络整体架构.mp4 31.40M
- ├──13.神经网络架构细节.mp4 43.75M
- ├──14. 神经元个数对结果的影响.mp4 41.85M
- ├──15.正则化与激活函数.mp4 26.73M
- ├──16.神经网络过拟合解决方法.mp4 36.74M
- ├──17.神经网络整体框架概述.mp4 23.26M
- ├──18.参数初始化操作.mp4 43.15M
- ├──19.矩阵向量转换.mp4 32.17M
- ├──20.向量反变换.mp4 35.44M
- ├──21.完成前向传播模块.mp4 35.15M
- ├──22.损失函数定义.mp4 36.24M
- ├──23.准备反向传播迭代.mp4 30.38M
- ├──24.差异项计算.mp4 42.78M
- ├──25.逐层计算.mp4 38.62M
- ├──26.完成全部迭代更新模块.mp4 58.53M
- ├──27.手写字体识别数据集.mp4 39.55M
- ├──28.算法代码错误修正.mp4 53.91M
- ├──29.模型优化结果展示.mp4 48.93M
- ├──30.测试效果可视化展示.mp4 56.72M
- └──配套资料(代码+课件).rar 10.32M
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