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《高等数学》课程电子教案:第三章(3.2)洛必达法则
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第二节洛必达法则 1.洛必达法则
《高等数学》课程电子教案:第三章(3.6)最大值最小值问题
文档格式:DOC 文档大小:223KB 文档页数:5
第六节最大值最小值问题 1.最值与极值的区别 2.最值的求法 3.实际问题求最值的步骤
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第18讲 强化学习 Reinforcement Learning
文档格式:PDF 文档大小:4.71MB 文档页数:85
RL解决的问题 RL的基本原理 RL的典型应用 RL的发展趋势
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第17讲 循环神经网络 Recurrent Neural Networks
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Motivation RNN LSTM/GRU Applications Discussion
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第16讲 生成对抗网络 GAN
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电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第14讲 深度CNN Deep CNN
文档格式:PDF 文档大小:10.41MB 文档页数:98
I: What does CNN Learn? II: How does CNN go deep? III: Variants of CNN
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第13讲 卷积神经网络 Convolution Neural Nets
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《高等数学》课程电子教案:第三章(3.10)方程的近似解
文档格式:DOC 文档大小:211.5KB 文档页数:6
第十节方程的近似解 1.求方程近似解的方法
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第11讲 特征提取 Feature Extraction
文档格式:PDF 文档大小:2.79MB 文档页数:58
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第11讲 特征提取 Feature Extraction
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第10讲 特征提取 Feature Extraction
文档格式:PDF 文档大小:1.13MB 文档页数:32
电子科技大学:《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(课件讲稿)第10讲 特征提取 Feature Extraction
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