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【完结】
目录
[00001]【英文原版】试看1：TensorFlow深度学习：简介.mp4
[00002]5.1性能提升与超参调节.mp4
[00003]5.2如果建立你自己的深度学习项目.mp4
[00004]3.1基本理论III——小批量、不稳定梯度和避免过度拟合.mp4
[00005]TensorFlow深度学习：结束语.mp4
[00006]5.3自学习资源.mp4
[00007]4.2TensorFlow简介.mp4
[00008]4.4TensorFlow中的稠密网络.mp4
[00009]4.5TensorFlow中的深度卷积网络.mp4
[00010]5.0深度网络提升.mp4
[00011]4.3TensorFlow中的拟合模型.mp4
[00012]3.5经典卷积网络结构——AlexNet和VGGNet.mp4
[00013]4.1先进的深度学习库对比.mp4
[00014]3.4经典卷积网络结构——LeNet-5.mp4
[00015]3.6TensorBoard和模型输出释义.mp4
[00016]4.0TensorFlow简介.mp4
[00017]3.2深网理论在代码II中的应用.mp4
[00018]3.3用于视觉识别的卷积神经网络简介.mp4
[00019]2.2基本理论I——神经元.mp4
[00020]2.6深网理论在代码I中的应用.mp4
[00021]2.3基本理论II——成本函数、梯度下降和反向传播.mp4
[00022]1.3人工神经网络简介.mp4
[00023]3.0.卷积网络.mp4
[00024]2.5深度学习数据集.mp4
[00025]2.4TensorFlow训练场——将深网可视化.mp4
[00026]1.1神经网络与深度学习.mp4
[00027]2.1深度神经网络家族以及其应用.mp4
[00028]1.2在线课程中的代码运行.mp4
[00029]0.0TensorFlow深度学习：简介.mp4
[00030]2.0.深度学习工作原理.mp4
[00031]1.0深度学习简介.mp4
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