4.4 MNIST数据的卷积反向操作与测试
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适合人群
有一定编程语言基础的同学或对神经网络感兴趣的同学
你将会学到
学习本课程能快速的了解神经网络的工作原理,提高对神经网络的认识,为深度学习打下基础。
课程简介
1、本课程主要是讲解神经网络基础,讲解神经网络的工作原理,让同学们对神经网络有个初步的认识。
2、本课程的神经网络是主要通过C/C++语言实现,方便同学们对神经网络工作原理有更清晰的认识;
3、本课程为神经网络基础入门课程,配有神经网络和卷积神经网络理论讲解,并有MNIST手写字识别实战,用来提高同学们对神经网络的认识;
4、本神经网络基础课程为后面的深度学习进阶课程打下理论基础;
5、本课程的代码编程实现是C/C++,同学们也可以在学习的过程中使用其他语言实现,例如Python,Matlab,Lua等;
6、本课程有Python3版的神经网络实现与测试,方便同学们快速应用与学习。
7、本课程所涉及到的其他基础课程视频,我会在后面慢慢补充。
8、更新:增加了DarkNet的使用入门;
9、更新:增加opencv和dlib库的使用入门;
10、更新:增加DarkNet提高,自定义数据集,训练自己的模型。
11、更新:新增Pytorch学习入门,pytorch模型的训练,pytorch模型转libtorch模型,C++使用libtorch模型。
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自动连播
- 第一章 神经网络简介
- 1-1试看 1.1 神经网络课程介绍04:50
- 1-21.2 c_cpp编程IDE操作入门35:27
- 第二章 神经网络基础理论
- 2-12.1 人工神经网络理论基础15:47
- 2-22.2 多层神经元前向计算16:46
- 2-32.3 基于反向传播的神经网络BPNN20:51
- 2-4试看 2.4 BPNN的Cpp代码实现07:10
- 2-52.5 数据预处理的归一化操作10:49
- 2-62.6 归一化操作代码实现12:30
- 2-72.7 BPNN的Python语言实现11:01
- 第三章 卷积神经网络基础理论
- 3-1试看 3.1 神经网络的快速发展所带来的问题04:42
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