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深度学习算法
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介绍
全部任务
全部任务
网络搭建准备
样本从输入层到隐层传输
网络输出
单样本网络训练
全样本网络训练
网络性能评价
调用sklearn实现神经网络算...
单个神经元介绍
经典网络结构介绍
神经网络工作流程
梯度下降法修正网络参数
网络工作原理推导
卷积操作
卷积操作的优势
池化及全连接
高维输入及多滤波器卷积
引言
浅层神经网络的局限
循环神经网络简介
循环神经网络的常见结构
LSTM的三个门
LSTM三个门的计算示例
生成对抗神经网络训练流程
生成对抗神经网络简介
实现卷积操作
实现池化操作
利用RNN&LSTM实现mnis...
数据准备与定义生成器网络
判别器网络结构
网络传输及网络损失值
模型训练及效果展示
加载数据
数据加工
搭建循环神经网络
模型配置
模型训练
模型性能验证
实现卷积操作
将卷积结果可视化
实现池化操作
实现LSTM操作
LSTM返回值解读
实现池化操作
实现卷积操作
LSTM网络层实现
加载数据
数据加工
搭建循环神经网络
模型配置
模型训练与性能验证
数据预处理
VGG深度网络
VGG模型的迁移与微调
模型训练与保存
模型预测与小结
背景与挖掘目标
数据划分
图像增强效果
图像合并
模型介绍
模型构建
模型训练
模型预测
小结
背景与挖掘目标
高斯模糊
图片生成器
【下载】配套资料
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
视频(67)
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张老师
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