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├──002.1-2 初识深度学习.mp4 52.86M
├──003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 12.65M
├──004.2-1 线性代数.mp4 56.44M
├──005.2-2 微积分.mp4 49.04M
├──006.2-3 概率.mp4 59.21M
├──007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 20.94M
├──008.3-2 conda实用命令.mp4 13.03M
├──009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 15.54M
├──010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 9.01M
├──011.4-1 神经网络原理.mp4 44.83M
├──012.4-2 多层感知机.mp4 47.25M
├──013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 39.52M
├──014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 29.34M
├──015.4-5 回归问题.mp4 35.59M
├──016.4-6 线性回归代码实现.mp4 23.14M
├──017.4-7 分类问题.mp4 23.05M
├──018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 42.84M
├──019.5-1 训练的常见问题.mp4 33.80M
├──020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 41.17M
├──021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 22.37M
├──022.5-4 正则化.mp4 42.24M
├──023.5-5 Dropout.mp4 32.08M
├──024.5-6 Dropout代码实现.mp4 17.32M
├──025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 47.20M
├──026.5-8 模型文件的读写.mp4 16.50M
├──027.6-1 最优化与深度学习.mp4 48.05M
├──028.6-2 损失函数.mp4 42.80M
├──029.6-3 损失函数性质.mp4 29.22M
├──030.6-4 梯度下降.mp4 31.56M
├──031.6-5 随机梯度下降法.mp4 20.63M
├──032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 32.04M
├──033.6-7 动量法.mp4 25.04M
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├──035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 15.89M
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├──037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 30.92M
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├──039.7-1 全连接层问题.mp4 38.55M
├──040.7-2 图像卷积.mp4 34.77M
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发表于 2024-2-20 08:00:00
发表于 2024-2-20 08:08:20
发表于 2024-2-20 09:19:18
