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你讲的很好,就是看你视频入门的,谢谢你,坤坤
哇嗚!也太久沒更新啦!❤
AI 神经网络学习,卷积是一个很重要的概念。你把卷积讲明白了。
哇哇哇,居然更新了🎉
浅显易懂👍
能否讲讲当有relu,或 dropout 等不可导函数时,对神经网络反向传播梯度的影响?
能否讲讲拉普里斯方程
!!!!!!!!回歸了!
信号的发送和接受为啥强度会变化呢,这个例子没听懂~
牛逼哥们,学pde突然用到卷积一点概念没有,多谢哥们救我狗命
居然更新了!!!上次大考就是靠你过得😂😂🎉🎉🎉
哈哈哈哈哈哈
先赞后看
經典 我自認為訊號系統學得很好了聽完大師講解我又有新的領悟 謝謝
为什么把权重反过来,才能做到跟成绩一 一对应??
up说,基于现在所处的时点,越近的时间发生的,权重越大。符合人性呢。
卧槽,更新了
好像理解了一点
靠居然更新啦
你卷积二字的配色,有必要这样吗,很容易让某些人直接跳转到那个网站的,影响学习!🤣
還以為不會再更了
卷积这集太牛逼了
不就是期望吗,这么简单的东西写的这么复杂🥺
居然更新………🙈🙈
更新了!更新了!普天同庆!
nb啊
没讲好。卷积首先解释什么卷什么是积。卷积为什么叫卷积不叫别的?说清楚这些自然就懂了。
这画面 太不容易看了
你讲的很好,就是看你视频入门的,谢谢你,坤坤
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能否讲讲当有relu,或 dropout 等不可导函数时,对神经网络反向传播梯度的影响?
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