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《深度学习基础与概念》task1
文章围绕深度学习展开，介绍机器学习拟合数据概率分布，以多项式拟合为例，还阐述ANN及正向和反向传播算法的作用。
进阶Task1：《深度学习详解》（Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营）
梯度下降优化方向 关键概念以及公式逃离鞍点和局部极小值 以及 实验验证
进阶Task1：《深度学习详解》（Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营）
梯度下降优化方向 关键概念以及公式逃离鞍点和局部极小值 以及 实验验证
《深度学习基础与概念》task1
文章围绕深度学习展开，介绍机器学习拟合数据概率分布，以多项式拟合为例，还阐述ANN及正向和反向传播算法的作用。
《深度学习基础与概念》(进阶)
围绕分类问题展开，介绍了线性分类和决策理论以及生成分类器的不同情况。文中以手写数字识别交互界面为例，演示生成分类器应用逻辑。
进阶Task1：《深度学习详解》（Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营）
梯度下降优化方向 关键概念以及公式逃离鞍点和局部极小值 以及 实验验证
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