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LOL胜负案例让你秒懂神经网络算法
第9任务： 106 - 什么是损失
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任务列表
第1任务： 资料.zip
第2任务： 000 - 课程演示
第3任务： 100 - 深度学习
第4任务： 101 - 神经细胞工作过程
第5任务： 102 - 神经细胞的工作
第6任务： 103 - 神经网络的工作过程
第7任务： 104 - 深度神经网络的工作过程
第8任务： 105 - 深度学习框架
第9任务： 106 - 什么是损失
第10任务： 107 - 人类学习与深度学习
第11任务： 108 - 模型评估与学习
第12任务： 200 - 必备的前置课程
第13任务： 201 - 创建项目
第14任务： 202 - 项目结构
第15任务： 203 - 创建神经网络类
第16任务： 204 - LOL钻石局的数据
第17任务： 205 - 神经网络输入数据
第18任务： 206 - 神经网络的输入数据
第19任务： 207 - 转换矩阵相乘
第20任务： 208 - 定义Tensorflow的变量
第21任务： 209 - Tensorflow中变量以及占位符
第22任务： 210 - 矩阵相乘
第23任务： 211 - 矩阵相乘API的调用
第24任务： 212 - 完成第二层隐藏层的输出
第25任务： 213 - 神经网络输出层
第26任务： 214 - Softmax函数API
第27任务： 215 - 构建模型的损失
第28任务： 216 - 计算模型损失
第29任务： 217 - 完成计算模型损失
第30任务： 218 - 完成最初网络构建
第31任务： 219 - 获取数据喂给模型
第32任务： 220 - 喂给模型数据查看模型损失
第33任务： 221 - 解决输出NAN的问题修改激活函数
第34任务： 222 - 一个样本一个样本的训练
第35任务： 223 - 传入批量数据
第36任务： 224 - 传入批量数据的Softmax函数
第37任务： 225 - 将程序改为多个数据的输入
第38任务： 226 - 完成传入批量数据
第39任务： 227 - 计算模型准确率
第40任务： 228 - API - Argmax函数
第41任务： 229 - 如何计算模型的准确率
第42任务： 230 - API演示计算模型的准确率
第43任务： 231 - 完善代码计算准确率
第44任务： 232 - 完成计算准确率
第45任务： 233 - 遗憾的神经网络
第46任务： 234 - 完善计算准确率函数
第47任务： 235 - 数据标准化
第48任务： 301 - 模型的可视化
第49任务： 302 - 完成模型的可视化
第50任务： 303 - 完成课程
