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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——1概述
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.7 内外卷积运算
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.8 膨胀卷积运算
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.10 卷积面计算
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.14 丢失输出
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.3 导数公式
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.2 矩阵运算
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.15 丢失连接
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——1.7.2 案例数据
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.5 反向传播算法
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.6 通用逼近定理
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.9 上下采样运算
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.4 梯度下降算法
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计算机视觉基础：深度学习和神经网络
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、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3.3 LeNet的学习算法
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深度学习
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华为云计算 云知识 深度学习 深度学习 时间：2020-11-23 16:30:56 深度学习( Deep Learning,DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2.16 随机梯度下降算法
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——3.2 LeNet的标准模型
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《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——2预 备 知 识
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