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深度学习入门系列：感知机-多层感知机演变 -
第五天-卷积神经网络基础,LeNet,卷积神经网络进阶
卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处...
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第三天-过拟合欠拟合及其解决方案,梯度消失梯度爆炸,
过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合、欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training ...
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第一天-线性回归,Softmax与分类模型,多层感知机
线性回归 主要内容包括： 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只...
