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深度学习入门视频课程
1深度学习与人工智能简介 2计算机视觉面临挑战与常规套路 3用K近邻来进行图像分类 4超参数与交叉验证 5线性分类 6损失函数 7正则化惩罚项 8softmax分类器 9最优化形象解读 10梯度下降算法原理 11反向传播 12神经网络整体架构 13神经网络模型实例演示 14过拟合问题解决方案 20190805023527890 16Eclipse搭建python环境 20190805023739340 18感受神经网络的强大 19神经网络案例-cifar分类任务 20神经网络案例-分模块构造神经网络 21神经网络案例-训练神经网络完成分类任务
