深度学习入门系列

深度学习入门课程推荐
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12-09
深度学习如何入门？
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07-25
深度学习入门笔记系列 ( 五 )基于 tensorflow 的手写数字的识别（简单版本）1.关于 MNIST 数据集2.one-hot 向量和 Softmax 函数3.MNIST 数据集识别实战
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08-05
深度学习入门笔记系列 ( 四 )1.直线的拟合2.线性回归
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07-31
深度学习入门笔记系列 ( 三 )1. 感知器模型2. tensorboard
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07-29
深度学习入门笔记系列 ( 一 )
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07-24
【深度学习之美】激活引入非线性，池化预防过拟合（入门系列之十二）人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）全面连接困何处，卷积网络见解深（深度学习入门系列之九）
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11-09
【深度学习之美】卷地风来忽吹散，积得飘零美如画（入门系列之十）
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11-09
【深度学习之美】山重水复疑无路，最快下降问梯度（入门系列之七）
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11-09
【深度学习之美】神经网络不胜语， M-P模型似可寻（入门系列之三）
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11-09
【深度学习之美】一入侯门“深”似海，深度学习深几许（入门系列之一）人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）全面连接困何处，卷积网络见解深（深度学习入门系列之九）
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11-09
【深度学习之美】卷地风来忽吹散，积得飘零美如画（入门系列之十）
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11-09
【深度学习之美】BP算法双向传，链式求导最缠绵（入门系列之八）
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11-08
【深度学习之美】山重水复疑无路，最快下降问梯度（入门系列之七）
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11-08
【深度学习之美】Hello World感知机，懂你我心才安息 (入门系列之五)
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11-08
【深度学习之美】“机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（入门系列之四）
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11-08
【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（入门系列之二）
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11-08
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11-08