5.9 batch normalization
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6.11 迁移学习
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6.8 卷积层参数个数的计算2
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6.7 卷积层参数个数的计算1
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1.4.3 过拟合现象-正则项
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1.2梯度下降算法
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7.1 循环神经网络介绍
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1.5 波士顿房价线性回归实战
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5.6 过拟合现象-由于模型结构复杂
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5.1 过拟合现象
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6.10 经典CNN网络：VGG,ResNet,Inception
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7.8 LSTM长短记忆循环神经网络
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2.2 为什么MSE不能作为逻辑回归的损失函数？
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7.10 RNN过拟合+多层LSTM
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6.1. 神经网络优化知识回顾mp4
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2.4信息量信息熵的概念
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6.3 卷积层详解
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3.6 多元交叉熵
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7.16 自然语言新进展-BERT
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4.5 损失函数汇总
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2.6 二元交叉熵函数求梯度
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1.3 梯度下降算法代码实战
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1.1机器学习简介
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5.4 Data augmentation数据增强
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2.8 逻辑回归项目（泰坦尼克号）实战详解
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7.4 循环神经网络词向量化
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1.6线性回归知识总结
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6.6 应用CNN对CIFAR-10分类
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7.15 自然语言新进展-ELMo
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3.1 softmax函数性质
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4.1 全连接神经网络
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1.7回归与分类+机器学习分类
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2.5. 信息量-信息熵-KL散度-交叉熵
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2.7 二元交叉熵代码实战讲解
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2.1 sigmoid函数性质
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3.2 softmax代码详解
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7.11 文本生成项目-李白写诗
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4.4 全连接神经网络总结
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1.10单元一真假纸币分类代码讲解1
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5.7 过拟合现象-早停法
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2.3 二元交叉熵-MSE与BinaryCrossEntropy对比