23. [1]--4.2-学习率

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北京大学-人工智能实践 Tensorflow笔记（mooc）

大学课程 / 计算机 / AI大数据

北京大学-人工智能实践 Tensorflow笔记（mooc）

共63集 10.1万人观看

1[1]--1.1-概述 - 1
08:35
2[1]--1.1-概述 - 3
08:39
3[1]--1.2-双系统安装 - 1
08:45
4[1]--1.2-双系统安装 - 3
08:52
5[1]--1.3-Windows虚拟机安装
06:00
6[1]--1.4-MacTensorflow安装
03:37
7北京大学-人工智能实践：Tensorflow笔记（mooc）(5)
08:15
8[1]--2.1-Linux指令、HelloWorld
05:40
9[1]--2.2-列表、元组、字典
08:30
10[1]--2.3-条件语句
08:54
11[1]--2.4-循环语句
04:16
12[1]--2.5-turtle模块
05:09
13[1]--2.6-函数、模块、包
05:07
14[1]--2.7-类、对象、面向对象的编程
08:48
15[1]--2.8-文件操作
05:07
16[1]--3.1-张量、计算图、会话
09:27
17[1]--3.2-前向传播 - 1
07:34
18[1]--3.2-前向传播 - 3
07:30
19[1]--3.3-反向传播 - 1
06:21
20[1]--3.3-反向传播 - 3
06:24
21[1]--4.1-损失函数 - 1
09:23
22[1]--4.1-损失函数 - 3
09:21
23[1]--4.2-学习率
08:27
24[1]--4.3-滑动平均
07:38
25[1]--4.4-正则化 - 1
06:50
26[1]--4.4-正则化 - 3
06:47
27[1]--4.5-神经网络搭建八股 - 1
05:31
28[1]--4.5-神经网络搭建八股 - 3
05:28
29[1]--5.1-MNIST数据
09:36
30[1]--5.2-模块化搭建神经网络八股
03:07
31[1]--5.3-手写数字识别准确率输出
07:46
32[1]--6.1-输入手写数字图片输出识别结果 - 1
06:31
33[1]--6.1-输入手写数字图片输出识别结果 - 3
06:33
34[1]--6.2-制作数据集 - 1
07:26
35[1]--6.2-制作数据集 - 3
07:30
36[1]--7.1-卷积神经网络 - 1
09:56
37[1]--7.1-卷积神经网络 - 3
09:53
38[1]--7.2-lenet5代码讲解 - 1
06:33
39[1]--7.2-lenet5代码讲解 - 3
06:35
40[1]--8.1-复现已有的卷积神经网络 - 1
06:43
41[1]--8.1-复现已有的卷积神经网络 - 3
06:43
42[1]--8.2-用vgg16实现图片识别 - 1
08:18
43[1]--8.2-用vgg16实现图片识别 - 3
08:14
44[1]--9.1真实复杂场景手写英文体识别 - 1
07:57
45[1]--9.1真实复杂场景手写英文体识别 - 3
08:02
46[1]--9.2二值神经网络实现MNIST手写数字识别 - 1
08:42
47[1]--9.2二值神经网络实现MNIST手写数字识别 - 3
08:39
48[1]--9.3车牌号码识别 - 1
06:35
49[1]--9.3车牌号码识别 - 3
06:38
50[1]--9.4人脸表情识别 - 1
05:41
51[1]--9.4人脸表情识别 - 3
05:40
52[1]--9.5实时目标检测、识别、计数和追踪 - 1
07:14
53[1]--9.5实时目标检测、识别、计数和追踪 - 3
07:20
54[1]--9.6图片自动上色 - 1
05:48
55[1]--9.6图片自动上色 - 3
05:50
56[1]--9.7图像风格融合与快速迁移 - 1
08:53
57[1]--9.7图像风格融合与快速迁移 - 3
08:56
58[1]--9.8图像中文描述 - 1
08:46
59[1]--9.8图像中文描述 - 3
08:42
60[1]--9.9跨模态检索 - 1
10:39
61[1]--9.9跨模态检索 - 3
10:44
62[1]--9.10强化学习实现“不死鸟”FlappyBird - 1
09:42
63[1]--9.10强化学习实现“不死鸟”FlappyBird - 3
09:46

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