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18 人工智能之深度学习入门
第42任务: 3-卷积网络代码2
查看课程
任务列表
第1任务: 1-深度学习概述
第2任务: 2-挑战与常规套路
第3任务: 3-用K近邻来进行分类
第4任务: 4-超参数与交叉验证
第任务: 11-神经网络.pdf
第5任务: 1-线性分类
第6任务: 2-损失函数
第7任务: 3-正则化惩罚项
第8任务: 4-softmax分类器
第9任务: 1-最优化形象解读
第10任务: 2-最优化问题细节
第11任务: 3-反向传播
第12任务: 1-整体架构
第13任务: 2-实例演示
第14任务: 3-过拟合解决方案
第15任务: 1-神经网络案例-cifar分类任务
第16任务: 2-神经网络案例-分模块构造神经网络
第17任务: 3-神经网络案例-训练神经网络完成分类任务
第18任务: 4-神经网络架构-感受神经网络的强大
第19任务: 0-开篇
第20任务: 1-自然语言处理与深度学习
第21任务: 2-语言模型
第22任务: 3-N-gram模型
第23任务: 4-词向量
第24任务: 5-神经网络模型
第25任务: 6-Hierarchical Softmax
第26任务: 7-CBOW模型实例
第27任务: 8-CBOW求解目标
第28任务: 9-锑度上升求解
第29任务: 10-负采样模型
第任务: 12-word2vec.pdf
第30任务: 1-影评情感分类
第31任务: 2-基于词袋模型训练分类器
第32任务: 3-准备word2vec输入数据
第33任务: 4-使用gensim构建word2vec词向量
第34任务: 1-卷积神经网络的应用
第35任务: 2-卷积层解释
第36任务: 3-卷积计算过程
第37任务: 1-pading与stride
第38任务: 2-卷积参数共享
第39任务: 3-池化层原理
第40任务: 1-卷积池化反向传播
第41任务: 2-卷积网络代码1
第42任务: 3-卷积网络代码2
第任务: 代码-案例实战CNN网络.rar
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