卷积神经网络，局部感知
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- 100 - 课程介绍
- 101 - 机器学习思路
- 102 - 学习的输入和输出
- 103 - 学习得出的映射关系
- 104 - 判断映射的好坏
- 105 - 整体学习过程
- 106 - 将其映射到人工智能上
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- 201 - 模拟人类视野感知的卷...
- 202 - 卷积与高阶特征信息
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- 203 - 2 - 创建项目按照...
- 203 - 3 - 卷积代码思路
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- 203 - 5 - 彩色图片如何...
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- 203 - 8 - 矩阵乘法和普...
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- 203 - 12 - 不同的卷积...
- 203 - 13 - 查看CSD...
- 204 - 激活函数与激活
- 205 - 为什么需要激活
- 206 - 池化
- 207 - 人工智能数学思想
- 208 - 查看损失函数
- 209 - 完成人工智能的理论部...
- 300 - 导入数据
- 301 - 项目的步骤
- 302 - 书写CNN类
- 303 - 模型的损失值
- 304 - 模型的输入的维度
- 305 - OpenCV读取图片
- 306 - Walk函数
- 307 - 图片重置大小
- 308 - 读取数据
- 309 - 实现网络
- 310 - 网络最后的决策
- 311 - 拉平处理
- 312 - 映射为概率
- 313 - 相加等于1
- 314 - 卷积代码
- 315 - 手绘卷积
- 316 - 卷积API
- 317 - 三维卷积中缺失的一个...
- 318 - 激活的API
- 319 - 池化的API
- 320 - 再次卷积
- 321 - 激活与池化
- 322 - 拉平操作
- 323 - 转换中间过渡神经元
- 324 - Softmax函数
- 325 - 得到模型的损失添加模...
- 326 - 得到模型的损失函数
- 327 - 模型参数初始化
- 328 - 完成初步的模型
- 329 - 增加模型的准确率
- 330 - Argmax代码
- 331 - 完成计算模型的准确率
- 332 - 调节一些网络参数
- 333 - 批归一化
- 334 - 增加模型的能力
- 335 - 模拟高考
- 336 - 查看模型在训练集合上...
- 337 - 模型的恢复
- 338 - 完成模型的保存与恢复
- 339 - 模型的可视化
- 340 - 完成模型的可视化
- 400 - 接下来要做的一些事情
- 401 - 模型的恢复
- 402 - 获取模型的Tenso...
- 403 - 完成Eval脚本的书...
- 404 - 对CNN模型修改名字
- 405 - 发现预测的问题
- 406 - 打乱索引
- 407 - 完成模型随机打乱训练
- 408 - 预测所有的数据
- 409 - 分析预测的结果
- 410 - 完成单个图片的预测
- 500 - 创建Unity场景
- 501 - 导入场景制作交通灯
- 502 - 完成交通灯
- 503 - 实现车的移动
- 504 - 给车增加视野看交通灯
- 505 - 如何将Texture...
- 506 - 如何将Texture...
- 507 - 拿到PNG图片
- 508 - 如何再Unity中运...
- 509 - 每一帧调用Pytho...
- 510 - 定位Python代码...
- 511 - 完成运行Python...
- 512 - 判断交通信号灯
- 513 - 交通灯的自动变化
- 514 - 设置Material
- 515 - 设置红绿灯的时间间隔
- 516 - 解决红灯停止的问题
- 517 - 完成根据交通灯让车辆...
- 518 - 给Python学员再...
- 519 - 简单总结一下
- 520 - 简单总结一下_2
- 521 - 完成案例
- 001 - 课程演示
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