神经网络 手写数字识别.png

17 小结.mp4 13.38 MB mp416 文本情感分类数据的准备.mp4 99.38 MB mp415 word embedding的理解.mp4 11.25 MB mp414 循环神经网络基础.mp4 30.22 MB mp413 模型的评估.mp4 42.34 MB mp412 模型的训练保存.mp4 36.16 MB mp411 损失函数的学习.mp4 18.38 MB mp410 手写数字识别.mp4 50.50 MB mp4

17 小结.mp4 13.38 MB mp416 文本情感分类数据的准备.mp4 99.38 MB mp415 word embedding的理解.mp4 11.25 MB mp414 循环神经网络基础.mp4 30.22 MB mp413 模型的评估.mp4 42.34 MB mp412 模型的训练保存.mp4 36.16 MB mp411 损失函数的学习.mp4 18.38 MB mp410 手写数字识别.mp4 50.50 MB mp4

10-5 进行预测.mp4 134.11 MB mp410-4 训练模型.mp4 88.38 MB mp410-3 定义模型结构：卷积神经网络.mp4 221.78 MB mp410-2 加载 MNIST 数据集.mp4 200.00 MB mp410-1 使用卷积神经网络识别手写数字任务简介.mp4 27.59 MB mp4

神经网络实现“手写识别”实例编写.py 2.01 KB py

KNN实现“手写识别”实例编写.py 1.65 KB py

2 KNN实现“手写识别”实例编写.mp4 76.55 MB mp4

1 神经网络实现“手写识别”实例编写.mp4 122.95 MB mp4

0 “手写识别”实例介绍.mp4 55.93 MB mp4

神经网络实现“手写识别”实例编写.py 2.01 KB pyKNN实现“手写识别”实例编写.py 1.65 KB py2 KNN实现“手写识别”实例编写.mp4 76.55 MB mp41 神经网络实现“手写识别”实例编写.mp4 122.95 MB mp40 “手写识别”实例介绍.mp4 55.93 MB mp4