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Python人工智能
深入神经网络中数学原理计算 - 反向传播
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深入神经网络中数学原理计算 - 反向传播
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全部任务
100 - 反向传播案例
101 - 计算得到H1
102 - 计算得到H2
103 - 完成前向传播
104 - 神经网络的参数
105 - 计算模型的损失
106 - 书写代码验证参数
107 - 拿到输入
108 - 第一层隐藏层的参数
109 - 查看第一层的Out值
110 - 查看第二层的参数
111 - 查看损失值
112 - 完成前向传播的整个流...
200 - 反向传播
201 - 找到函数的解析式
202 - Out1与Out2的...
203 - H1与H2的函数
204 - 神经网络的函数表达式
205 - 完成神经网络的函数表...
206 - 1 - 推展如何求解...
206 - 2 - 推展如何求解...
206 - 3 - 复合函数求导
206 - 4 - 复合函数求导
207 - 更新第一个神经网络参...
208 - 链式求导法则
209 - SoftMax函数求...
210 - 完成Wc1的更新
211 - 完成Wc2的更新
212 - Wd1的更新
213 - SoftMax函数求...
214 - 完成Wd1的更新
215 - 写代码查看神经网络更...
216 - 写代码查看神经网络更...
217 - 更新Wd2
218 - Bb1与Bb2的更新
219 - 更新Wa1
220 - 对Wa1进行求导
221 - Sigmoid函数求...
222 - 完成Wa1的更新
223 - 梯度消失与梯度爆炸的...
224 - 神经网络的学习损失下...
225 - 快速过一遍神经网络正...
226 - 一定要自己手动求导推...
000 - 课程演示
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