京东 11.11 红包
1.5深度学习特点
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【整整200集】不愧是李飞飞，一口把深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了，新手小白秒上手！-人工智能/计算机视觉
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6.11 迁移学习
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5.9 batch normalization
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1.2梯度下降算法
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【比刷剧还爽！】从入门到精通CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气学完！
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6.5 池化层详解
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1.5 波士顿房价线性回归实战
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1.3 梯度下降算法代码实战
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1.4.3 过拟合现象-正则项
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7.1 循环神经网络介绍
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6.7 卷积层参数个数的计算1
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6.8 卷积层参数个数的计算2
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5.4 Data augmentation数据增强
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Python程序设计-5.1-组合数据类型
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5.1 过拟合现象
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7.14 预测股票价格
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2.6 二元交叉熵函数求梯度
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6.3 卷积层详解
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7.10 RNN过拟合+多层LSTM
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【图神经网络GNN/GCN实战教程】，从基础到实战，看完就能直接会用！-人工智能/神经网络/图神经网络/深度学习
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2.10 逻辑回归知识点回顾
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3.2 softmax代码详解
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(超爽中英) 2024公认最好的【吴恩达深度学习】教程！附课件代码和习题！
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5.10 CIFAR-10全连接神经网络实战
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【中文配音】深度学习（3Blue1Brown）
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7.6 simple RNN
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4.4 全连接神经网络总结
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【深度学习零基础篇】从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络！人工智能/深度学习
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7.4 循环神经网络词向量化
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3.5知识回顾
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4.1 全连接神经网络
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1.6线性回归知识总结
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2.9 逻辑回归项目（泰坦尼克号）实战详解-加速运算技巧
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7.8 LSTM长短记忆循环神经网络
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草履虫都能学会！这可能是B站最全的（Python＋机器学习＋深度学习）系列课程了，快速入门巨简单，还学不会来打爆我！/人工智能/机器学习/深度学习/python
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【无废话】3小时带你快速入门PyTorch深度学习！--人工智能/深度学习/PyTorch
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2.5. 信息量-信息熵-KL散度-交叉熵
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4.5 损失函数汇总
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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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7.5 情感分析项目-词向量化