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[it教程] 跟着高手动手进行深度学习优化 更深的卷积神经网络等你来挑战 MxNet-动手学深度学习
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跟着高手动手进行深度学习优化 更深的卷积神经网络等你来挑战 MxNet-动手学深度学习
===============课程目录=============== ├─(1) [第一季完结] 第十九课：应用seq2seq和注意力机制：机器翻译.mp4 ├─(2) 第一课：从上手到多类分类.mp4 ├─(3) 第七课：物体检测.mp4 ├─(4) 第三课：深度卷积网络，如何使用Gluon，以及核武器购买指南.mp4 ├─(5) 第九课：物体检测3.mp4 ├─(6) 第二课：过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络.mp4 ├─(7) 第五课：Gluon高级和优化算法基础.mp4 ├─(8) 第八课：物体检测2.mp4 ├─(9) 第六课：优化算法高级和计算机视觉.mp4 ├─(10) 第十一课：样式迁移.mp4 ├─(11) 第十七课：GloVe、fastText和使用预训练的词向量.mp4 ├─(12) 第十三课 正向传播、反向传播和通过时间反向传播.mp4 ├─(13) 第十二课：循环神经网络.mp4 ├─(14) 第十五课：门控循环单元（GRU）、长短期记忆（LSTM）、多层循环神经网络以及Gluon实现.mp4 ├─(15) 第十八课：seq2seq（编码器和解码器）和注意力机制.mp4 ├─(16) 第十六课：词向量（word2vec）.mp4 ├─(17) 第十四课：实现、训练和应用循环神经网络.mp4 ├─(18) 第十课：语义分割.mp4 ├─(19) 第四课：BatchNorm，更深的卷积神经网络，图片增强和新的Kaggle练习.mp4
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发表于 2020-8-19 09:38:20
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