文件清单 47 项

• 12-FaceNet论文_摘要和前情介绍.mp4
• 13-FaceNet论文_相关的介绍.mp4
• 7-每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss.mp4
• 9-总结MTCNN_缩放因子_注意3阶段网络里面的全连接.mp4
• 15-FaceNet论文_TripleLoss损失函数.mp4
• 6-PRelu_每阶段输出多分支意义.mp4
• 16-FaceNet论文_TripleSelection很至关重要.mp4
• 1-人脸识别任务种类_具体做法思路.mp4
• 1-传统OCR识别_深度学习OCR识别.mp4

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• 7-CTC前向后向算法代码.mp4
• 3-OCR识别的CTC损失思想.mp4
• 5-CTC损失函数的理解.mp4
• 6-CTC损失函数前向后向算法推导_梯度求导公式推导.mp4
• 4-总结理解深度学习文字识别架构.mp4
• 2-OCR识别本质就是文字检测和文字识别.mp4
• 3-向量的内积_向量运算法则.mp4
• 9-矩阵相乘.mp4
• 4-学习向量计算的用途举例.mp4
• 1-向量的意义_n维欧式空间空间.mp4
• 7-矩阵_方阵_对称阵_单位阵_对角阵.mp4
• 8-矩阵的运算_加减法_转置.mp4
• 11-矩阵的行列式.mp4
• 2-行向量列向量_转置_数乘_加减乘除.mp4
• 5-向量的范数_范数与正则项的关系.mp4
• 6-特殊的向量.mp4
• 10-矩阵的逆矩阵.mp4
• 2-迭代求解的原因.mp4
• 3-梯度下降法思路.mp4
• 5-牛顿法公式推导以及优缺点.mp4
• 1-最优化的基本概念.mp4
• 7-凸集.mp4
• 9-凸优化的性质_一般表达形式.mp4
• 4-梯度下降法的推导.mp4
• 8-凸函数.mp4
• 10-拉格朗日函数.mp4
• 6-坐标下降法_数值优化面临的问题.mp4
• 8-导数判断凹凸性_导数用于泰勒展开.mp4
• 7-高阶导数_导数判断单调性_导数与极值.mp4
• 2-导数的几何意义和物理意义.mp4
• 5-复合函数求导法则.mp4
• 4-导数求解的四则运算法则.mp4
• 6-推导激活函数的导函数.mp4
• 3-常见函数的求导公式.mp4
• 1-导数的定义_左导数和右导数.mp4
• 1-人工智能学习数学的必要性_微积分知识点.mp4
• 3-最优化知识_数学内容学习重点.mp4
• 2-线性代数_概率论知识点.mp4