Entropy——熵，指不确定性
熵大则信息量量比较小，越稳定，越没有惊喜度
Cross Entropy
Dkl表示的是两个概率分布的距离，当两个概率分布完全相同的时候，距离为0，Dkl=0
当P=Q时：corss Entropy=Entropy
即H（p,q）=H(p)
且在0ne—hot编码规则下H（p）=0， 那我们优化的目标是：
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- 课时1 深度学习框架简介.mp4
- 课时2 PyTorch功能演示....
- 课时3 开发环境安装（简介）.m...
- 课时4 简单回归问题-.mp4
- 课时5 简单回归问题-2.mp4
- 课时6 回归问题实战.mp4
- 课时7 分类问题引入-1.mp4
- 课时8 分类问题引入-2.mp4
- 课时9 手写数字识别初体验-1....
- 课时10 手写数字识别初体验-2...
- 课时11 手写数字识别初体验-3...
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- 课时14 张量数据类型-1.mp...
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- 课时18 索引与切片-1.mp4
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- 课时20 维度变换-1.mp4
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- 课时27 合并与分割-1.mp4
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- 课时29 数学运算-1.mp4
- 课时30 数学运算-2.mp4
- 课时31 属性统计-1.mp4
- 课时32 属性统计-2.mp4
- 课时33 高阶操作_2.mp4
- 课时34 什么是梯度-1.mp4
- 课时35 什么是梯度-2.mp4
- 课时36 常见函数的梯度.mp4
- 课时37 激活函数与Loss的梯...
- 课时38 激活函数与Loss的梯...
- 课时39 激活函数与Loss的梯...
- 课时40 激活函数与Loss的梯...
- 课时41 感知机的梯度推导-1....
- 课时42 感知机的梯度推导-2....
- 课时43 链式法则.mp4
- 课时44 反向传播算法-1.mp...
- 课时45 反向传播算法-2.mp...
- 课时46 优化问题实战.mp4
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- 课时48 交叉熵-1.mp4
- 课时49 交叉熵-2.mp4
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- 课时51 全连接层.mp4
- 课时52 激活函数与GPU加速....
- 课时53 MNIST测试实战.m...
- 课时54 Visdom可视化.m...
- 课时55 过拟合与欠拟合.mp4
- 课时56 交叉验证-1.mp4
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- 课时59 动量与学习率衰减.mp...
- 课时60 Early stopp...
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- 课时65 卷积神经网络-3.mp...
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- 课时70 经典卷积网络 LeNe...
- 课时71 ResNet与Dens...
- 课时72 ResNet与Dens...
- 课时73 nn.Module模块...
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- 课时79 卷积神经网络训练.mp...
- 课时80 ResNet实战-1....
- 课时81 ResNet实战-2....
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- 课时88 RNN Layer使用...
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- 课时90 时间序列预测实战.mp...
- 课时91 梯度弥散与梯度爆炸.m...
- 课时92 LSTM原理-.mp4
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- 课时94 LSTM Layer使...
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- 课时98 自定义数据集实战-1....
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- 课时112 变分Auto-Enc...
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- 课时118 变分Auto-Enc...
- 课时119 数据的分布.mp4
- 课时120 画家的成长历程.mp...
- 课时121 GAN原理.mp4
- 课时122 纳什均衡-D.mp4
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- 课时128 GAN实战-网络训练...
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- 课时131 Ubuntu系统安装...
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- 课时134 环境变量配置.mp4
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- 课时137 生物神经元结构.mp...
- 课时138 感知机的提出.mp4
- 课时139 BP神经网络.mp4
- 课时140 CNN和LSTM的发...
- 课时141 人工智能的低潮.mp...
- 课时142 深度学习的诞生.mp...
- 课时144 权值的表示.mp4
- 课时145 多层感知机的实现.m...
- 课时146 多层感知机前向传播....
- 课时147 多层感知机反向传播....
- 课时148 多层感知机反向传播-...
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- 每日作业
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