多层神经网络的建立
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3.5多层神经网络的建立和训练（1）
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第三章分类模型 3.3二分类与多分类 softmax
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第二章线性回归模型--6、多层神经网络的梯度计算
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【全集195集】深度学习必看圣经！李沐大神《动手学深度学习》最新版全套视频教程分享，小白也能信手拈来，看完直接跑通！（深度学习/神经网络/pytorch）】
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3.4 激活函数
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PyTorch的安装
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3.2.4 读取CSV数据文件-封装后-数据分批
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P3-2 第三章分类模型 3.1.2-3.1.3乳腺癌预测模型的定义与训练
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3.3 二分类与多分类
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第二章、线性回归模型--1.预测模型的建立
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第四章 卷积神经网络（下）池化与全连接层
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第二章、线性回归模型--1.预测模型的建立
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【同济唐宇迪】深度学习先学哪个框架？公认讲的最好的【Pytorch和TensorFlow全套教程】一网打尽，完爆同级别所有教程！
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pip设置国内源
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激活函数
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卷积神经网络（上）为啥要卷积
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第四章 卷积神经网络（中）——卷积
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第二章线性回归模型--4、利用PyTorch进行梯度计算（修订版）
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第二章线性回归模型--5、梯度计算的回顾与总结（可跳过）
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3.5多层神经网络的评估——预测正确率（2）
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第二章、线性回归模型--3.梯度下降方法
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P3-3 第三章分类模型 3.2计算机视觉基础与预训练--数据分批（上）
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3模型在flask端的部署
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3.5多层神经网络--不同超参数（hidden_size）的正确率
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1 flask框架安装和测试
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第三章 分类模型 3.1-3.2 知识回顾-串讲
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Transformer大火的当下，传统卷积神经网络还用的上吗？（深度学习/计算机视觉）
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10--2.3利用PyTorch的组件定义神经网络训练
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PyTorch中，前（正）向和反向传播的函数定义
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Transformer在任何情况下都比卷积神经网络好用吗？（深度学习/计算机视觉）
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模型训练过程中的优化
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GNN图神经网络从入门到精通：图注意力机制GAT原理详解+源码复现教程，究极通俗易懂！（深度学习/计算机视觉）
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3-1 第三章 分类模型--3.1.1数据集的读取与预处理