第04讲 深度学习

• 4.1 算法原理
  • 4.1.1 神经网络的误差向后传递过程
  • 4.1.2 边界极大化（SVM）
• 4.2 分类函数
  • 4.2.1 MLPClassifier
  • 4.2.2 SVC
• 4.3 示例案例
  • 4.3.1 调用示例
  • 4.3.2 分析示例
• 4.4 探究式问题
• 4.5 课后习题
• 4.6 全连接网络后向传播可视化
  • 4.6.1 导入相关库
  • 4.6.2 整理数据为可训练格式
  • 4.6.3 设置网络结构及其超参数,初始化网络，并进行训练
  • 4.6.4 可视化后向传播过程
  • 4.6.5 神经网络定义与超参数设置
• 4.7 课件示例代码
  • 3.7.1 梯度消失
  • 3.7.2 梯度爆炸