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卷积神经网络入门讲解目录:
- (1)CNN入门讲解:CNN的起源(未更)
- (2)CNN入门讲解:CNN输入是什么以及数据预处理(Data Preprocessing) ?( 未更 )
- (3)CNN入门讲解:如何理解卷积神经网络的结构(Structure)?
蒋竺波:CNN入门讲解:如何理解卷积神经网络的结构zhuanlan.zhihu.com
- (4)CNN入门讲解:什么是卷积(Convolution)?
蒋竺波:CNN 入门讲解:什么是卷积zhuanlan.zhihu.com
- (5)CNN入门讲解:卷积层是如何提取特征(Extract Feature)?
蒋竺波:CNN入门讲解:卷积层是如何提取特征的?zhuanlan.zhihu.com
- (6)CNN入门讲解:卷积层是如何调整filter的(未更)
- (7)CNN入门讲解:可视化卷积层(未更)
- (8)CNN入门讲解:什么是采样层(pooling)?
蒋竺波:CNN入门讲解:什么是采样层(pooling)zhuanlan.zhihu.com
- (9)CNN入门讲解:什么是激活函数(Activation Function)?
蒋竺波:CNN入门讲解:什么是激活函数(Activation Function)zhuanlan.zhihu.com
- ( 10 ) CNN入门讲解:什么是Dropout(未更)
- (11)CNN入门讲解:什么是全连接层(Fully Connected Layer)?(04/03/2018有更新)
蒋竺波:CNN 入门讲解:什么是全连接层zhuanlan.zhihu.com
- (12)CNN入门讲解:图片在卷积神经网络中是怎么变化的(前向传播)(Forward Propagation)?
蒋竺波:CNN 入门讲解:图片在卷积神经网络中是怎么变化的(前向传播)zhuanlan.zhihu.com
- (13)CNN入门讲解:什么是反向传播(backpropagation)(未更)
- (14)CNN入门讲解:什么是代价函数Cost Function(未更)
- (15)CNN入门讲解:什么是标准化 (Normalization)?
蒋竺波:CNN 入门讲解:什么是标准化?zhuanlan.zhihu.com
- (16)CNN入门讲解:optimization(未更)
- (17)CNN入门讲解:正则化Regularization(未更)
- (18)CNN入门讲解:什么是overfitting(未更)
- (19)CNN入门讲解:什么是梯度消失(gradient vanishing)(未更)
- ( 20 ) CNN入门讲解:什么是局部最优(Local Minimum)(未更)
- (21)CNN入门讲解:什么是微调(Fine Tune)?(未更)
蒋竺波:CNN入门讲解:什么是微调(Fine Tune)?zhuanlan.zhihu.com
- (22)CNN入门讲解:如何优化深度网络(未更)
- (23)CNN入门讲解:什么是深度残差网络Resnet?( 视频)
蒋竺波:深度学习入门讲解:什么是残差网络Resnet(上)zhuanlan.zhihu.com
- (24)CNN入门讲解:从论文到代码实现Resnet(视频)
蒋竺波:CNN入门讲解:从论文到代码,实现Resnetzhuanlan.zhihu.com
- (25)CNN入门讲解:什么是Xception网络?(未更)
- (26)CNN入门讲解:从论文到代码实现Xception V4(未更)
- ( 27 ) CNN入门讲解:世界上表现最好的网络简介(已公开的)(未更)
- (28)CNN入门讲解:关于卷积神经网络CNN问题汇总(3月8更新)
蒋竺波:关于卷积神经网络CNN问题汇总(3月8更新)zhuanlan.zhihu.com
- (29)CNN入门讲解:其他问题解决办法(下)(未更)
- (30) CNN入门讲解:学习资料收集整理
- (31)CNN大结局:所有相关源代码公开(未更)
机器学入门讲解目录(补充):
(1)机器学习入门:什么是信息熵(Shannon’s Entropy Model)?
蒋竺波:机器学习入门:重要的概念---信息熵(Shannon’s Entropy Model)zhuanlan.zhihu.com
(2)机器学习入门讲解:什么是特征(Feature)和特征选择(Feature Selection)?
蒋竺波:机器学习入门讲解:什么是特征(Feature)和特征选择(Feature Selection)?zhuanlan.zhihu.com