深度学习入门代码详解（附代码）一、数据处理 二、模型设计三、随机梯度下降法（ Stochastic Gradient Descent）四、总结
目录一、数据处理1.1 读入数据1.2 数据形状变换1.3 数据集划分1.4 数据归一化处理1.5 封装成load data函数二、模型设计2.1 训练配置2.2 训练过程2.3 梯度下降法2.4 计算梯度2.5 使用Numpy进行梯度计算2.6 确定损失函数更小的点2.7 代码封装Train函数2.8 训练扩展到全部参数三、随机梯度下降法（ Stochastic Gradient Descent）3.1 数据处理代码修改3.2 ...
