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- 204 - 激活函数与激活
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- 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
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- 314 - 卷积代码
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- 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
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- 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
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- 506 - 如何将Texture...
- 507 - 拿到PNG图片
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- 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
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- 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
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- 521 - 完成案例
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