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课程目录』
5 ]' M% `7 s) o第一课：从上手到多类分类
4 U& C3 i# P7 J% [$ L. V C+ M第二课：过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络
3 l( |8 X: q* q) _4 c# e第三课：深度卷积网络，如何使用Gluon，以及核武器购买指南
+ |$ m$ u2 h$ x& s7 `第四课：BatchNorm，更深的卷积神经网络，图片增强和新的Kaggle练习 . o+ c, i/ b2 P- Y2 t
第五课：Gluon高级和优化算法基础 8 k/ c3 m5 L; R/ G1 |. \0 d3 V$ a
第六课：优化算法高级和计算机视觉
6 R6 A6 @4 o/ j6 P: B第七课：物体检测1! }1 t+ l# Z8 C0 h" B3 s2 C
第八课：物体检测2
- \, J6 Z6 I; P1 |* _' `% N/ B第九课：物体检测3
9 {9 @* N0 U: M, G, S第十课：语义分割
, e. Z- b8 _# |* m第十一课：样式迁移
) ^! J4 x: u+ h0 Z第十二课：循环神经网络
1 S. e' x/ @' y0 @' p第十三课 正向传播、反向传播和通过时间反向传播 7 Z+ f _& K8 B8 P3 D) X
第十四课：实现、训练和应用循环神经网络 & j; W) x3 p' X5 m7 M
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 $ |' h; u$ O0 n5 |) K
第十六课：词向量（word2vec）
! y' |. @; O+ ~' t( w第十七课：GloVe、fastText和使用预训练的词向量
' K% q: ` \( N3 U4 W第十八课：seq2seq（编码器和解码器）和注意力机制; m, z, x& h9 f
[第一季完结] 第十九课：应用seq2seq和注意力机制：机器翻译
4 @, L/ t |& D; s. w- `. y& J! |7 G( v5 \, z4 R+ i6 q' C
链接: https://pan.baidu.com/s/1ZkugcU1WtDt3aPRoUIUqcQ
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发表于 2022-6-26 08:00:01
