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图像识别理论与实战
4 - 深度机器学习(下)
4-1 监督学习与前向运算
4-2 前向运算举例
4-3 神经网络如何解决二分问题
4-4 矩阵乘法的几何意义(一)
4-5 矩阵乘法的几何意义(二)
4-6 隐层神经元数量的作用
4-7 反向传播
4-8 梯度下降(一)
4-9 梯度下降(二)
4-10 冲量梯度下降
4-11 牛顿:拉普森算法
4-12 牛顿法
4-13 链式求导(一)
4-14 链式求导(二)
4-15 链式求导练习
4-16 学习率
4-17 梯度消失与梯度爆炸
4-18 凸函数和凸优化
4-19 总结