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内容详情：任务34：神经网络数学原理（4）：神经网络BP（误差反向传播）算法.mp4 任务33：神经网络数学原理（3）：神经网络的前馈（Feed_Forward）算法续，Softmax层的数值问题.mp4 任务31：神经网络数学原理（1）：_神经网络的结点，权值，激活函数.mp4 任务32：神经网络数学原理（2）：_神经网络的前馈（Feed_Forward）算法.mp4 任务2：深度学习的发展历史.mp4 任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络_解读训练输出的日志_了解如何评价神经网络的性能.mp4 任务29：使用Keras创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络.mp4 任务26：查看网络训练过程_判断网络是否过拟合_欠拟合.mp4 任务24：建立BatchGenerator高效读取数据.mp4 任务28：使用Pandas读取鸢尾花数据集，_使用LabelEncoder对类别标签进行编码.mp4 任务23：数据预处理_数据增强.mp4 任务25：训练网络_保存训练的中间过程数据.mp4 任务27：神经网络分类问题的经典数据（集鸢尾花数据集）介绍，神经网络Python库Keras的介绍.mp4 任务228：使用_PyTorch_torchvision_库高效读取数据.mp4 任务229：使用_PyTorch_定义_Siamese_网络结构.mp4 任务230：使用_PyTorch_写训练网络的代码.mp4 任务22：使用PyCharm_Keras建立深度网络模型.mp4 任务231：使用_PyTorch_写测试网络的代码.mp4 任务227：Siamese_One-Shot_learning_知识回顾.mp4 任务226：PyTorch_基础教程.mp4 任务225：使用_Siamese_网络做门禁卡系统的入门介绍,_数据集的介绍.mp4 任务224：同学对课程的效果反馈调查.mp4 任...等。
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