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强推!草履虫都能一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽!

1.4万
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2025-01-09 18:11:59
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视频选集
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【神经网络】1-神经网络要完成的任务分析
17:02
2-模型更新方法解读
12:29
3-损失函数计算方法
13:45
4-前向传播流程解读
11:00
5-反向传播演示
08:49
6-神经网络整体架构详细拆解
18:12
7-神经网络效果可视化分析
12:02
8-神经元个数的作用
09:08
9-预处理与dropout的作用
14:07
【CNN】1-卷积神经网络概述分析
08:26
2-卷积要完成的任务解读
12:49
3-卷积计算详细流程演示
20:52
4-层次结构的作用
07:22
5-参数共享的作用
06:57
6-池化层的作用与效果
14:40
7-整体网络结构架构分析
16:31
8-经典网络架构概述
16:42
【transformer】1-RNN网络结构原理与问题
08:55
2-注意力结构历史故事介绍
16:20
3-self-attention要解决的问题
12:17
4-QKV的来源与作用
13:17
5-多头注意力机制的效果
12:43
6-位置编码与解码器
13:08
7-整体架构总结
11:55
8-BERT训练方式分析
09:32
【LSTM】1-时间序列模型
09:24
2-网络结构与参数定义
07:53
3-构建LSTM模型
06:41
4-训练模型与效果展示
11:16
5-多序列预测结果
11:10
6-股票数据预测
07:14
7-数据预处理
08:04
8-预测结果展示
06:25
【对抗生成网络】1-对抗生成网络通俗解释
08:25
2-GAN网络组成
05:15
3-损失函数解释说明
10:06
4-数据读取模块
08:27
5-生成与判别网络定义
08:40
【递归神经网络】1-RNN网络架构解读
11:28
1-词向量模型通俗解释
08:15
2-模型整体框架
10:10
3-训练数据构建
05:11
4-CBOW与Skip-gram模型
08:21
5-负采样方案
07:41
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