彻底弄懂，神经网络的误差反向传播算法

NAFF 10 LAGU TERBAIK | POP NOSTALGIA 2000AN|| Terendap Laraku || Kau Masih Kekasihku ||

从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”，“卷积”意义的3次改变

【機器學習2021】卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)

ML Lecture 7: Backpropagation

如何理解“梯度下降法”？什么是“反向传播”？通过一个视频，一步一步全部搞明白

初中数学基础都能看懂的，梯度下降算法详解

手搓神经网络的核心思想：反向传播

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什么是词嵌入，Word Embedding算法

卷积神经网络的底层是傅里叶变换，傅里叶变换的底层是希尔伯特空间坐标变换

详解Pytorch的自动微分功能，自动计算函数的导数和偏导数

【机器学习算法基础】5.代价函数

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【数之道 08】走进"卷积神经网络"，了解图像识别背后的原理

【機器學習2021】自注意力機制 (Self-attention) (上)

梯度的数学原理和性质，是理解梯度下降算法的关键前提

如何通俗的理解虚数和复数？虚数的几何意义又是啥？一次搞懂！

神经网络 : 梯度下降 (Gradient Descent in Neural Nets)

“损失函数”是如何设计出来的？直观理解“最小二乘法”和“极大似然估计法”

从零理解梯度下降算法，梯度下降的算法原理