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7.1 卷積層
2023-03-22
7.0 基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：圖像處理利器
2023-03-14
6.11 學(xué)習(xí)率調(diào)節(jié)器
2023-03-10
6.10 Adam算法
2023-03-09
6.9 Adadelta算法
2023-03-08
6.8 RMSProp算法
2023-03-07
6.7 AdaGrad算法
2023-03-06
6.6 動量法
2023-02-28
6.5 小批量梯度下降法
2023-02-22
6.4 隨機梯度下降法
2023-02-21
6.3 梯度下降
2023-02-20
6.2 損失函數(shù)性質(zhì)
2023-02-17
6.1 最優(yōu)化理論和深度學(xué)習(xí)
2023-02-16
5.8 模型文件的讀寫
2023-02-15
5.7 梯度消失和梯度爆炸
2023-02-14
5.6 Dropout
2023-02-13
5.5 正則化
2023-02-10
5.4 常見問題及對策
2023-02-09
5.3 前向傳播和反向傳播
2023-02-08
5.2 多層感知機代碼實現(xiàn)
2023-02-07

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