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LOL胜负案例让你秒懂神经网络算法
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LOL胜负案例让你秒懂神经网络算法
制作完成与2020.7.21
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230 - API演示计算模型的准确率
全部任务
000 - 课程演示
100 - 深度学习
101 - 神经细胞工作过程
102 - 神经细胞的工作
103 - 神经网络的工作过程
104 - 深度神经网络的工作过...
105 - 深度学习框架
106 - 什么是损失
107 - 人类学习与深度学习
108 - 模型评估与学习
200 - 必备的前置课程
201 - 创建项目
202 - 项目结构
203 - 创建神经网络类
204 - LOL钻石局的数据
205 - 神经网络输入数据
206 - 神经网络的输入数据
207 - 转换矩阵相乘
208 - 定义Tensorfl...
209 - Tensorflow...
210 - 矩阵相乘
211 - 矩阵相乘API的调用
212 - 完成第二层隐藏层的输...
213 - 神经网络输出层
214 - Softmax函数A...
215 - 构建模型的损失
216 - 计算模型损失
217 - 完成计算模型损失
218 - 完成最初网络构建
219 - 获取数据喂给模型
220 - 喂给模型数据查看模型...
221 - 解决输出NAN的问题...
222 - 一个样本一个样本的训...
223 - 传入批量数据
224 - 传入批量数据的Sof...
225 - 将程序改为多个数据的...
226 - 完成传入批量数据
227 - 计算模型准确率
228 - API - Argm...
229 - 如何计算模型的准确率
230 - API演示计算模型的...
231 - 完善代码计算准确率
232 - 完成计算准确率
233 - 遗憾的神经网络
234 - 完善计算准确率函数
235 - 数据标准化
301 - 模型的可视化
302 - 完成模型的可视化
303 - 完成课程
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