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深入神经网络中数学原理计算 - 反向传播
第5任务： 102 - 计算得到H2
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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
