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[手把手教学]快速带你入门深度学习与实战

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2022-11-01 10:00:04

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1.1、快速入门深度学习与实战先导

00:51

1.2、深度学习简介

31:41

必看！！！环境安装补录视频

04:30

1.3、pycharm和anaconda的安装

22:04

2.1、线性回归模型与梯度下降法先导

01:23

2.2、线性回归定义和穷举法求解

23:25

2.3、最小二乘法

27:37

2.4、最小二乘法矩阵求导

07:15

2.5、梯度下降法

25:44

2.6、线性回归实战先导

03:23

2.7、线性回归实战案例

19:54

3.1、逻辑回归模型先导

06:06

3.2、逻辑回归原理

18:59

3.3、w参数的更新

13:48

3.4、b参数的更新

16:43

3.5、分类和回归模型评价指标

17:54

3.6、逻辑回归实战先导

02:35

3.7、逻辑回归模型实战---数据预处理

20:05

3.8、逻辑回归模型实战---模型训练和测试

18:53

4.1、全连接神经网络先导

01:02

4.2、全连接神经网络的整体结构

21:37

4.3、激活函数的作用

07:17

4.4、神经网络的激活函数

18:35

4.5、全连接神经网络前向传播

20:30

4.6、神经网络的损失函数

09:53

4.7、链式法则

09:47

4.8、全连接神经网络的反向传播

35:29

4.9、全连接神经网络实战先导

00:53

4.10、全连接神经网络实战---依赖库导入

05:24

4.11、全连接神经网络实战---数据预处理

10:21

4.12、全连接神经网络实战---模型的训练

20:10

4.13、全连接神经网络实战---模型的测试

12:34

4.14、空气质量预测先导

03:53

4.15、空气质量预测数据预处理

08:09

4.16、空气质量预测模型搭建

08:07

4.17、空气质量预测模型测试

18:33

4.18、空气质量预测评价指标评价模型

07:40

5.1、卷积神经网络开篇

01:13

5.2、图像在计算机中的本质

08:57

5.3、卷积神经网络整体结构

12:19

5.4、卷积运算及其权重共享

12:28

5.5、填充和步幅运算

10:42

5.6、多通道卷积运算

08:44

5.7、池化运算

12:57

5.8、卷积神经网络实战先导

03:16

5.9、LeNet卷积神经网络讲解

06:34

5.10卷积神经网络实战数据集预处理

15:53

5.11、利用keras搭建卷积神经网络模型

13:22

5.12、测试训练好的网络模型

14:16

6.1、循环神经网络章节先导

01:03

6.2、RNN神经网络单元结构

15:50

6.3、RNN神经网络和全连接神经网络对比

10:26

6.4、RNN神经网络数学模型和权重共享

09:21

6.5、RNN神经网络前向传播案例

13:41

6.6、RNN神经网络反向传播

05:56

6.7、RNN神经网络产生梯度消失和爆炸的原因

16:51

6.8、LSTM和RNN对比

09:54

6.9、LSTN单元基本运算

04:19

6.10、LSTM的遗忘门

04:58

6.11、LSTM的输入门和细胞状态的更新

06:03

6.12、LSTM的输出门

06:19

6.13、LSTM如何缓解梯度消失

11:49

6.14、基于LSTM黄金价格预测实战先导

08:07

6.15、导入依赖库

04:17

6.16、数据预处理

34:40

6.17、LSTM网络模型搭建

09:40

6.18、LSTM网络模型测试

16:54

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