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深度学习之神经网络 核心算法与项目实战-

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    • 核心工具
    • 环境配置（1）
    • 环境配置（2）

  • 多层感知器（MLP）

    • 逻辑回归实现非线性边界分类
    • 逻辑回归到多层感知器MLP
    • MLP实现非线性分类
    • MLP实现多分类
    • 激活函数
    • MLP损失函数与反向传播算法
    • 实战准备（1）
    • 实战准备（2）
    • 实战准备（3）
    • MLP实现非线性边界数据分类（1）
    • MLP实现非线性边界数据分类（2）
    • Fashion_mnist服饰预测（1）
    • Fashion_mnist服饰预测（2）

  • CNN卷积神经网络

    • 图像卷积运算
    • 池化
    • 填充
    • 经典的CNN模型
    • 实战准备（1）
    • 实战准备（2）
    • CNN实现猫狗识别（1）
    • CNN实现猫狗识别（2）
    • VGG16+MLP高准确率识别猫狗（1）
    • VGG16+MLP高准确率识别猫狗（2）

  • RNN循环神经网络

    • 序列模型之循环神经网络
    • RNN处理字符串
    • LSTM、BRNN、DRNN
    • 实战准备
    • RNN实现股价预测（1）
    • RNN实现股价预测（2）
    • 实战准备
    • LSTM实现文本生成（1）
    • LSTM实现文本生成（2）

  • 混合模型

    • 迁移学习与在线学习（1）
    • 迁移学习与在线学习（2）
    • 混合模型
    • 实战准备（1）
    • 实战准备（2）
    • MLP模型迁移数据预测（1）
    • MLP模型迁移数据预测（2）
    • 少样本区分奇特草莓（1）
    • 少样本区分奇特草莓（2）
    • 少样本区分奇特草莓（3）

  • 课程总结

    • 课程回顾与总结（1）
    • 课程回顾与总结（2）
    • 课程回顾与总结（3）
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