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28.前向传播，反向传播和链式法则
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      [1] 01.深度学习
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      01.深度学习
      [2] 02.DL发展历史
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      [3] 03.计算机视觉定义与任务
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      [8] 04.张量的基本操作
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      [9] 05.张量转换成numpy
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      [10] 06.张量的常用函数
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      [11] 07.变量variable
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      [12] 08.tf.keras简介和常用模...
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      [16] 02.数据集处理
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      [17] 03.sklearn实现分类
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      [18] 04.tf.keras实现-数据处...
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      [19] 05.tf.keras实现-模型构...
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      [20] 06.tf.keras实现-模型训...
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      [21] 07.tf.keras实现总结
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      [23] 02.神经网络简介
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      [24] 03.神经元的工作方式
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      [25] 04.激活函数sigmoid
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      04.激活函数sigmoid
      [26] 05.激活函数tanh
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      05.激活函数tanh
      [27] 06.激活函数relu
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      06.激活函数relu
      [28] 07.激活函数leakyrelu
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      [29] 08.激活函数softmax
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      [30] 09.其他激活函数及选择
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      [35] 14.sequential构建方式
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      28.前向传播，反向传播和链式法则
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      [56] 37.正则化及L1L2正则化的使用
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      [58] 39.提前停止
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      39.提前停止
      [59] 40.BN层及总结
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      40.BN层及总结
      [60] 01.mnist案例简介与数据加载
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      01.mnist案例简介与数据加载
      [61] 02.mnist案例简数据处理
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      02.mnist案例简数据处理
      [62] 03.mnist案例模型构建
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      03.mnist案例模型构建
      [63] 04.mnist案例模型编译与训练
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      [64] 05.mnist案例tensorb...
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      05.mnist案例tensorboard使用
      [65] 06.mnist案例模型评估与保存
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      06.mnist案例模型评估与保存
      [66] 07.全连接网络处理图像存在的问题
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      07.全连接网络处理图像存在的问题
      [67] 08.CNN网络的组成
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      08.CNN网络的组成
      [68] 09.卷积层的介绍
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      09.卷积层的介绍
      [69] 10.池化层和全连接层的介绍
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      10.池化层和全连接层的介绍
      [70] 11.LeNet-5数据加载与处理
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      11.LeNet-5数据加载与处理
      [71] 12.LeNet-5的模型构建
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      12.LeNet-5的模型构建
      [72] 13.LeNet-5的模型编译，训...
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      13.LeNet-5的模型编译，训练和评估
      [73] 02.Alex简介和网络结构
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      07:01
      02.Alex简介和网络结构
      [74] 03.AlexNet网络构建
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      15:49
      03.AlexNet网络构建
      [75] 04.AlexNet网络数据读取
      742播放
      14:15
      04.AlexNet网络数据读取
      [76] 05.AlexNet模型训练与评估
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      05.AlexNet模型训练与评估
      [77] 06.VGG简介与网络架构
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      06.VGG简介与网络架构
      [78] 07.VGG网络构建
      1341播放
      12:55
      07.VGG网络构建
      [79] 08.VGG进行手写数字识别
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      07:51
      08.VGG进行手写数字识别
      [80] 09.GoogLeNet简介和In...
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      08:23
      09.GoogLeNet简介和Inception简介
      [81] 10.Inception模块的构建
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      10.Inception模块的构建
      [82] 12.B2和B3模块实现
      1432播放
      06:44
      12.B2和B3模块实现
      [83] 13.B4模块实现
      1281播放
      15:07
      13.B4模块实现
      [84] 14.B5模块实现
      950播放
      08:12
      14.B5模块实现
      [85] 15.手写数字识别实现
      1177播放
      04:24
      15.手写数字识别实现
      [86] 16.inceptionV2,V3...
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      02:12
      16.inceptionV2,V3和总结
      [87] 17.ResNet简介和残差块
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      08:31
      17.ResNet简介和残差块
      [88] 18.残差块的实现
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      10:19
      18.残差块的实现
      [89] 19.resNet简介
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      19.resNet简介
      [90] 20.resNet中残差模块的构建
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      20.resNet中残差模块的构建
      [91] 21.resNet模型构建
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      21.resNet模型构建
      [92] 22.resNet手写数字识别
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      22.resNet手写数字识别
      [93] 23.常用的图像增强方法
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      23.常用的图像增强方法
      [94] 24.tf.image进行图像增强
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      [95] 26.模型微调
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      [96] 27.数据集获取
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      [97] 28.微调模型训练
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