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华为云深度学习理论入门笔记1
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《深度学习笔记》的笔记（二）
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DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
本文介绍了【DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略】相关内容，与您搜索的感知机学习体会(1) 相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。
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《深度学习笔记》一
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SiamFC：用于目标跟踪的全卷积孪生网络 fully-convolutional siamese networks for
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笔记总结 Python编程创造营(第一期)丨【生长吧！Python】
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ROS Robotics Projects学习资料汇总笔记
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【机器学习算法专题（蓄力计划）】十八、机器学习中SVM算法中的硬间隔和软间隔
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TensorFlow2 入门指南 | 08 认识与搭建全连接层神经网络
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《Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人》 —3 多层感知机
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SNN神经网络
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执行作业
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预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth
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深度学习笔记（二）：激活函数的前世今生
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【小白学习keras教程】一、基于波士顿住房数据集训练简单的MLP回归模型
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手工推导梯度下降公式
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《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》 ——1.1.3 BP算法
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【啃书吧：深度学习与MindSpore实践】第五章 5.1 卷积操作
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今天你读书了吗?邀你一起读《深度学习与Mindspore实践》 之读书笔记分享1-3
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2022年秋季学期人工神经网络第一次作业
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《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》—1.1.3 BP算法
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对深度学习概念的基础理解与认识
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