坚持打卡，说不定有人关注我

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机器学习面试题汇总与解析——技术发展 本章讲解知识点    前言     分类网络发展     分割网络发展     检测网络发展     轻型网络发展       本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵 如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。 相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。     关于机器学习算法书籍，...

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""" 多通道卷积前向过程 :param inputs: 卷积层矩阵,形状(N,H,W,C)，N为batch_size，C为通道数 :param kernel: 卷积核,形状(k,k,C,D), C为输入通道数，D为输出通道数 :param bias: 偏置,形状(D,) :param padding: padding :param strides: 步长 :return: 卷积结果outputs """ def conv2d_forward(inputs, kernel, bias, padding=1, strides=1): outputs = [] N, H, W, C = input...

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机器学习面试题汇总与解析——卷积与池化 本章讲解知识点    什么是卷积     深度学习中的卷积层     池化的概念     详细讲解池化     反卷积与反池化     卷积神经网络反向传播推导       本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵 如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。 相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传...

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机器学习面试题汇总与解析——初始化方法 本章讲解知识点    什么是初始化方法     为什么需要合理的参数初始化     详细讲解初始化方法       本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面试题答案进行了优化，尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵 如专栏内容有错漏，欢迎在评论区指出或私聊我更改，一起学习，共同进步。 相信大家都有着高尚的灵魂，请尊重我的知识产权，未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。     关于机器学习算法书籍，我强烈推荐...