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深入神经网络中数学原理计算 - 反向传播
简介
分类
Python人工智能
课程标签：
高级
Lain
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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 - 反向传播案例
第4任务: 101 - 计算得到H1
第5任务: 102 - 计算得到H2
第6任务: 103 - 完成前向传播
第7任务: 104 - 神经网络的参数
第8任务: 105 - 计算模型的损失
第9任务: 106 - 书写代码验证参数
第10任务: 107 - 拿到输入
第11任务: 108 - 第一层隐藏层的参数
第12任务: 109 - 查看第一层的Out值
第13任务: 110 - 查看第二层的参数
第14任务: 111 - 查看损失值
第15任务: 112 - 完成前向传播的整个流程
第16任务: 200 - 反向传播
第17任务: 201 - 找到函数的解析式
第18任务: 202 - Out1与Out2的函数
第19任务: 203 - H1与H2的函数
第20任务: 204 - 神经网络的函数表达式
第21任务: 205 - 完成神经网络的函数表达式
第22任务: 206 - 1 - 推展如何求解函数的极值问题
第23任务: 206 - 2 - 推展如何求解函数的极值问题
第24任务: 206 - 3 - 复合函数求导
第25任务: 206 - 4 - 复合函数求导
第26任务: 207 - 更新第一个神经网络参数
第27任务: 208 - 链式求导法则
第28任务: 209 - SoftMax函数求导
第29任务: 210 - 完成Wc1的更新
第30任务: 211 - 完成Wc2的更新
第31任务: 212 - Wd1的更新
第32任务: 213 - SoftMax函数求导
第33任务: 214 - 完成Wd1的更新
第34任务: 215 - 写代码查看神经网络更新之后的参数
第35任务: 216 - 写代码查看神经网络更新之后的参数
第36任务: 217 - 更新Wd2
第37任务: 218 - Bb1与Bb2的更新
第38任务: 219 - 更新Wa1
第39任务: 220 - 对Wa1进行求导
第40任务: 221 - Sigmoid函数求导
第41任务: 222 - 完成Wa1的更新
第42任务: 223 - 梯度消失与梯度爆炸的问题
第43任务: 224 - 神经网络的学习损失下降
第44任务: 225 - 快速过一遍神经网络正反向的整个流程
第45任务: 226 - 一定要自己手动求导推到一次蛤
