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    第1章:深度学习框架开发 

    • 第1集 本课程介绍 免费
    • 第2集 神经元、多层感知器和人工智能 免费
    • 第3集 理论分析:梯度下降算法 免费
    • 第4集 理论分析:反向传播算法 免费
    • 第5集 思路分析:如何利用Python实现多层感知器 收费
    • 第6集 Anaconda环境搭建、数据准备 收费
    • 第7集 代码实践:MLP的前向传播 收费
    • 第8集 代码实践:MLP的反向传播 收费
    • 第9集 代码实践:梯度检验 收费
    • 第10集 代码实践:探索各种激活函数 收费
    • 第11集 代码实践:探索各种权重初始化 收费
    • 第12集 代码实践:探索各种优化算法 收费
    • 第13集 理论分析:BatchNormalization 收费
    • 第14集 代码实践:BatchNormalization 收费
    • 第15集 理论分析:CNN的前向传播 收费
    • 第16集 理论分析:CNN的反向传播 收费
    • 第17集 深度学习框架Caffe基础入门 收费
    • 第18集 思路分析:如何设计自己的框架 收费
    • 第19集 环境准备:Json、Armadillo和protobuf 收费
    • 第20集 代码实践:利用Json定义网络结构 收费
    • 第21集 代码实践:设计内部数据结构 收费
    • 第22集 代码实践:加载Mnist数据集到Blob 收费
    • 第23集 代码实践:逐层构造数据Blob和梯度Blob 收费
    • 第24集 代码实践:逐层初始化(上) 收费
    • 第25集 代码实践:逐层初始化(下) 收费
    • 第26集 代码实践:将Blob切割为mini-batch 收费
    • 第27集 代码实践:卷积层的前向传播 收费
    • 第28集 代码实践:激活层和池化层的前向传播 收费
    • 第29集 代码实践:全连接层和损失层的前向传播 收费
    • 第30集 代码实践:损失层和全连接层的反向传播 收费
    • 第31集 代码实践:池化层和激活层的反向传播 收费
    • 第32集 代码实践:卷积层的反向传播 收费
    • 第33集 代码实践:模型参数优化和评估 收费
    • 第34集 添砖加瓦:实现模型微调功能 收费
    • 第35集 添砖加瓦:实现SVM损失层 收费
    • 第36集 添砖加瓦:实现更多的优化器 收费
    • 第37集 添砖加瓦:实现对L2正则化的支持 收费
    • 第38集 添砖加瓦:实现Dropout层 收费
    • 第39集 添砖加瓦:实现BN层和Scale层 收费
    • 第40集 添砖加瓦:实现通用的图片数据接口 收费
    • 第41集 总结与展望 收费

    课程资料极速下载

    • 第2集 神经元、多层感知器和人工智能 收费
    • 第6集 Anaconda环境搭建、数据准备 收费
    • 第7集 代码实践:MLP的前向传播 收费
    • 第8集 代码实践:MLP的反向传播 收费
    • 第9集 代码实践:梯度检验 收费
    • 第10集 代码实践:探索各种激活函数 收费
    • 第11集 代码实践:探索各种权重初始化 收费
    • 第12集 代码实践:探索各种优化算法 收费
    • 第13集 理论分析:BatchNormalization 收费
    • 第14集 代码实践:BatchNormalization 收费
    • 第15集 理论分析:CNN的前向传播 收费
    • 第17集 深度学习框架Caffe基础入门 收费
    • 第18集 思路分析:如何设计自己的框架 收费
    • 第19集 环境准备:Json、Armadillo和protobuf 收费
    • 第20集 代码实践:利用Json定义网络结构 收费
    • 目录
    • 资料
    • 会员

    课程名称:深度学习框架开发/打造自己的AI框架

    • 课程原价:238元
    • 会员特惠:119元(5折优惠) 领会员
    • 积分抵现:0元(本次使用0个积分) 领积分
    • 应付金额:¥238元
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