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【超全超简单】深度学习寒假入门到起飞!一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!比刷剧爽多了!

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2026-02-02 19:06:24
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【超全超简单】深度学习寒假入门到起飞!一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!比刷剧爽多了!
03:00
AI深度学习入门学习路线,寒假过年从入门到起飞
13:12
1-深度学习要解决的问题
07:56
2-深度学习应用领域
14:07
3-计算机视觉任务
05:49
4-视觉任务中遇到的问题
10:02
5-得分函数
07:15
6-损失函数的作用
10:43
7-前向传播整体流程
13:46
4-返向传播计算方法
09:34
5-神经网络整体架构
10:53
6-神经网络架构细节
10:55
7-神经元个数对结果的影响
07:12
8-正则化与激活函数
08:50
9-神经网络过拟合解决方法
11:07
1-卷积神经网络应用领域
07:25
2-卷积的作用
09:24
3-卷积特征值计算方法
08:08
4-得到特征图表示
06:59
5-步长与卷积核大小对结果的影响
08:12
6-边缘填充方法
06:31
7-特征图尺寸计算与参数共享
07:03
8-池化层的作用
05:39
9-整体网络架构
06:21
10-VGG网络架构
06:17
11-残差网络Resnet
07:42
12-感受野的作用
05:47
1-RNN网络架构解读
11:28
2-词向量模型通俗解释
08:15
3-模型整体框架
10:10
4-训练数据构建
05:11
5-CBOW与Skip-gram模型
08:21
6-负采样方案
07:41
0-简介与安装
06:45
1-训练自己的数据集整体流程
11:13
2-数据加载与预处理
10:25
3-搭建网络模型
12:22
4-学习率对结果的影响
09:39
5-Drop-out操作
07:42
6-权重初始化方法对比
08:31
7-初始化标准差对结果的影响
04:17
8-正则化对结果的影响
14:47
9-加载模型进行测试
11:31
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
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