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大数据挖掘
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TensorFlow2深度学习实战
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TensorFlow2深度学习实战
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介绍
4.6 实现卷积操作
全部任务
2.1 Tensorflow2介...
2.2 Tensorflow2常...
2.3 初始化模型
2.4 构建损失函数
2.5 模型训练及可视化
2.6 使用高阶API-kera...
1.1 单个神经元介绍
1.2 经典网络结构介绍
1.3 神经网络工作流程演示
1.4 如何修正网络参数-梯度下...
1.5 网络工作原理推导
1.6 网络搭建准备
1.7 样本从输入层到隐层传输的...
1.8 网络输出的Python实...
1.9 单样本网络训练的Pyth...
1.10 全样本网络训练的Pyt...
1.11 网络性能评价
1.12 调用sklearn实现...
3.1 深度神经网络-引言
4.1 浅层神经网络的局限
4.2 卷积操作
4.3 卷积操作的优势
4.4 池化及全连接
4.5 高维输入及多filter...
4.6 实现卷积操作
4.7 实现池化操作
5.1 循环神经网络简介
5.2 循环神经网络的常见结构
6.1 LSTM的三个门
6.2 LSTM三个门的计算示例
6.3 利用RNN&LSTM实现...
课程配套数据、代码及PPT
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Python机器学习实战-T
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Python数据分析与应用-T
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Python编程基础-T
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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(31)
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亓艳伟
完成了
1.12 调用sklearn实...
亓艳伟
开始学习
1.12 调用sklearn实...
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完成了
1.11 网络性能评价
亓艳伟
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1.10 全样本网络训练的Py...
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张老师
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