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课程第四部分：比线性模型更好的模型-反向传播网络
课程第四部分：比线性模型更好的模型-反向传播网络， 讲述了模型的前向计算过程，本模型与其线性模型，逻辑斯特回归分类模型，感知机之间的关系 解释了为什么模型的名字是反向传播网络？ 为什么模型叫神经网络？
入门计算机视觉系列课程32/40
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App45:32![入门计算机视觉：课程导论--基本图像处理[一]](http://p26-sign.bdxiguaimg.com/tos-cn-i-0004/a7f5e95337db4353a9dc32850fe3640d~tplv-pk90l89vgd-crop-center:576:324.jpeg?appId=3586&channelId=0&customType=custom%2Fnone&from=704_middle_image&imageType=list&isImmersiveScene=0&is_ios=1&is_stream=0&lk3s=9d3f5bff&logId=20240630233358F74F5E2303BB787C1019&requestFrom=704&version_code=80402&x-expires=1751297639&x-signature=7%2BsIYXBwdtv8qd4ZKKXlg52PsDU%3D)
App09:57![基本图像处理[十]投影变换原理讲解以及数学表示](http://p26-sign.bdxiguaimg.com/tos-cn-i-0004/46a206612971481dae5a7eb24f869225~tplv-pk90l89vgd-crop-center:576:324.jpeg?appId=3586&channelId=0&customType=custom%2Fnone&from=704_middle_image&imageType=list&isImmersiveScene=0&is_ios=1&is_stream=0&lk3s=9d3f5bff&logId=20240630233358F74F5E2303BB787C1019&requestFrom=704&version_code=80402&x-expires=1751297639&x-signature=JaQAfQp9PVq2xgPeINjETCcPyyg%3D)
App19:13![基本图像处理[十]透视变换代码讲解](http://p26-sign.bdxiguaimg.com/tos-cn-i-0000/874faa9d62cb4fb19ce43ae0f7ce8192~tplv-pk90l89vgd-crop-center:576:324.jpeg?appId=3586&channelId=0&customType=custom%2Fnone&from=704_middle_image&imageType=list&isImmersiveScene=0&is_ios=1&is_stream=0&lk3s=9d3f5bff&logId=20240630233358F74F5E2303BB787C1019&requestFrom=704&version_code=80402&x-expires=1751297639&x-signature=IFw%2FckpL8PaJAaUIYieBgenw%2B%2BM%3D)
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