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  1. 全部課程

課程名稱：Python 實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)

4401 人關(guān)注
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課程大綱：

Python 實(shí)現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)

 

 

1 深度學(xué)習(xí)基本概念

2 反向傳播算法

3 NumPy 基本運(yùn)算

4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

1
深度學(xué)習(xí)基本概念

1.如何讓機(jī)器“學(xué)習(xí)”

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念

3.有監(jiān)督與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別

4.回歸與分類的區(qū)別

5.損失函數(shù)的概念

6.梯度下降算法介紹 7.超參數(shù)的概念

2
導(dǎo)數(shù)、梯度及矩陣運(yùn)算

1.導(dǎo)數(shù)、偏導(dǎo)、梯度、鏈?zhǔn)椒▌t

2.矩陣運(yùn)算基本法則

3.NumPy基本運(yùn)算介紹

3
反向傳播算法

1.鏈?zhǔn)椒▌t與“計算圖”的概念

2.反向傳播算法

4
淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別英文字母

1.“淺層”與“深度”的區(qū)別

2.泛化性能 3.隨機(jī)梯度下降算法

4.如何對矩陣求導(dǎo)

5.編寫我們的損失層

5
深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

1.梯度消失問題

2.交叉熵?fù)p失函數(shù)


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