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1 任务1:机器学习、深度学习简介.mp4
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23.93 MB |
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10 任务10:问答环节.mp4
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57 MB |
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11 任务11:环境安装.mp4
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106.82 MB |
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12 任务12:二元分类问题.mp4
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32.5 MB |
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13 任务13:逻辑函数.mp4
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32.13 MB |
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14 任务14:指数与对数 、逻辑回归.mp4
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43.68 MB |
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15 任务15:示例.mp4
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84.02 MB |
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16 任务16:损失函数.mp4
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59.35 MB |
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17 任务17:损失函数推演.mp4
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83.23 MB |
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18 任务18:梯度下降法.mp4
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104.82 MB |
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19 任务19:应用.mp4
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110.33 MB |
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2 任务2:深度学习的发展历史.mp4
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23.12 MB |
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3 任务3:现代深度学习的典型例子.mp4
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18.71 MB |
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4 任务4:深度学习在计算机视觉中的应用.mp4
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24.34 MB |
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5 任务5:深度学习的总结.mp4
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10.51 MB |
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6 任务6:开发环境的配置, Pythn, Nupy, Kas入门教程.mp4
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46.95 MB |
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7 任务7:GPU驱动程序安装.mp4
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17.71 MB |
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8 任务8:CUDA的安装.mp4
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21.36 MB |
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9 任务9:uDNN的安装, Tnsf, PyTh的GPU测试.mp4
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31.35 MB |
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任务100:道路行车道检测代码讲解.mp4
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132.51 MB |
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任务101:在图像和视频上面演示道路行车道检测.mp4
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69.88 MB |
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任务102:项目介绍.mp4
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25.87 MB |
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任务103:交通指示牌识别的简介.mp4
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28.69 MB |
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任务104:交通指示牌识别课程的编程任务.mp4
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27.56 MB |
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任务105:如何分析数据 (utpy 的详细介绍).mp4
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70.55 MB |
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任务106:如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (tanpy 的详细介绍)01.mp4
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88.95 MB |
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任务107:如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (tanpy 的详细介绍)02.mp4
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157.16 MB |
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任务108:色彩空间转换.mp4
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51.87 MB |
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任务109:直方图均衡.mp4
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80.65 MB |
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任务110:图像标准化.mp4
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45.77 MB |
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任务111:使用IaDataGnat做图像增强.mp4
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51.46 MB |
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任务112:作业上传的要求.mp4
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16.78 MB |
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任务113:介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4
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28.89 MB |
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任务114:代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型.mp4
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68.98 MB |
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任务115:卷积神经网络的数学原理01.mp4
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37.79 MB |
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任务116:卷积神经网络的数学原理02.mp4
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75.41 MB |
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任务117:深度学习调参-直播-01.mp4
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55.54 MB |
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任务118:深度学习调参-直播-02.mp4
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45.48 MB |
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任务119:深度学习调参-直播-03.mp4
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55.6 MB |
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任务120:卷积层的启发.mp4
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16.54 MB |
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任务121:卷积层的定量分析.mp4
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17.25 MB |
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任务122:单通道输入 单通道输出的卷积层的实例.mp4
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12.04 MB |
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任务123:多通道输入 多通道输出的卷积层的实例.mp4
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12.13 MB |
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任务124:池化层的原理 定量分析.mp4
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9.49 MB |
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任务125:卷积神经网络和全连接神经网络的比较.mp4
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22.97 MB |
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任务126:卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用.mp4
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25.62 MB |
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任务127:基于深度学习的图像分类历史回顾.mp4
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11.3 MB |
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任务128:AxNt的结构分析.mp4
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8.75 MB |
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任务129:ZFNt的结构分析.mp4
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8.17 MB |
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任务130:VGG的结构分析.mp4
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8.51 MB |
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任务131:GNt Inptn的结构分析.mp4
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12.08 MB |
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任务132:Inptn V3的结构分析.mp4
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43.76 MB |
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任务133:RsNt的结构分析.mp4
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40.47 MB |
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任务134:RsNt的代码实现.mp4
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154.16 MB |
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任务135:基于内容的图像搜索理论基础.mp4
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29.34 MB |
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任务136:基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现.mp4
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203.8 MB |
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任务137:使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
18.28 MB |
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任务138:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-01.mp4
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164.03 MB |
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任务139:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-02.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
202.69 MB |
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任务140:项目介绍.mp4
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15.1 MB |
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任务141:自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
33.42 MB |
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任务142:如何收集训练数据.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
35.73 MB |
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任务143:理解分析训练数据.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
25.73 MB |
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任务144:自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解.mp4
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181.48 MB |
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任务145:提高网络性能的思路 图像处理、数据增强、网络结构优化.mp4
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38.69 MB |
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任务146:探索数据01.mp4
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39.45 MB |
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任务147:探索数据02.mp4
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15.18 MB |
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任务148:图像增强01.mp4
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62.69 MB |
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任务149:图像增强02.mp4
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11.45 MB |
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任务150:解决数据不平衡的问题 DataGnat的应用.mp4
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18.01 MB |
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任务151:网络结构实例.mp4
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8.6 MB |
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任务152: 图像增强部分的代码讲解.mp4
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99.53 MB |
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任务153:DataGnat部分的代码讲解.mp4
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64.1 MB |
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任务154:网络结构实现部分的代码讲解.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
84.23 MB |
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任务155:方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
9.73 MB |
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任务156:使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解.mp4
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69.92 MB |
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任务157:模拟器自动驾驶的展示.mp4
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75.24 MB |
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任务158:通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题.mp4
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63.97 MB |
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任务159:如何安装Pythn 连接模拟器的Pythn 库.mp4
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22.22 MB |
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任务160:nds 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
46.39 MB |
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任务161:a 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
33.51 MB |
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任务162:目标识别综述.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
37.65 MB |
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任务163:基于HOG(梯度直方图)的目标识别.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
31.28 MB |
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任务164:Nn-Max Suppssn IU 和 Had Natv Mnn.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
82.86 MB |
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任务165:R-CNN的工作原理.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
129.64 MB |
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任务166:R-CNN中的边界框(Bundn Bx)预测原理.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
24.09 MB |
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任务167:R-CNN的不足之处.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
4.32 MB |
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任务168:Fast R-CNN详解.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
39.99 MB |
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任务169:Fast R-CNN Rn Ppsa Ntk.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
37.13 MB |
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任务170:R-CNN Fast R-CNN Fast R-CNN的总结.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
23.02 MB |
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任务171:目标识别 R-CNN家族的回顾.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
22.38 MB |
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任务172:SSD的简介 SSD与R-CNN的比较.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
32.95 MB |
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任务173:SSD的网络结构(1).mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
130.74 MB |
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任务173:SSD的网络结构.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
130.74 MB |
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任务174:如何使用卷积作为最后的预测层.mp4
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13.87 MB |
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任务175:SSD的训练过程.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
53.42 MB |
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任务176:SSD的实验结果分析.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
24.09 MB |
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任务177:VGG16到SSD网络的演化 L2Nazatn层的实现.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
131.49 MB |
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任务178:SSD各个技术对失败率的影响 Atus卷积层的原理.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
13.63 MB |
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任务179:使用卷积作为最后的预测层详解.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
17.41 MB |
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任务180:SSD定位损失函数详解.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
35.31 MB |
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任务181:SSD中Anh尺寸 宽高比 中心位置的确定.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
10.25 MB |
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任务182:SSD中分类损失函数详解.mp4
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11.6 MB |
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任务183:Nn-Max Suppssn的原理.mp4
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12.9 MB |
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任务184:SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4
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12.17 MB |
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任务185:图像分割简介.mp4
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36.55 MB |
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任务186:基于深度学习的图像分割U-Nt的原理.mp4
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79.4 MB |
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任务187:Tanspsd Cnvutn原理与运用.mp4
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122.99 MB |
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任务188:U-Nt的代码讲解.mp4
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71.1 MB |
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任务189:图像生成的原理.mp4
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10.27 MB |
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任务190:使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解.mp4
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84.29 MB |
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任务191:图像风格转移的原理.mp4
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38.25 MB |
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任务192:使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解.mp4
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52.41 MB |
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任务193:SSD的原理回顾.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
47.7 MB |
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任务194:编程项目的训练数据介绍.mp4
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58.73 MB |
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任务195:对SSD模型对产生Anh有影响的参数讲解.mp4
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134.63 MB |
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任务196:对候选框精选处理有影响的参数讲解.mp4
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49.65 MB |
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任务197:对输入模型参数的合法性检测和转换.mp4
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28.3 MB |
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任务198:具有7层的SSD的网络结构讲解.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
147.82 MB |
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任务199:编译模型, 使用模型做预测.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
180.42 MB |
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任务200:SSD解码的实现.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
111.39 MB |
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任务201:帮助函数IU, 坐标转换, SSD损失函数, Nn-Max-Suppssn的实现.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
227.6 MB |
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任务202:二值化神经网络的简介.mp4
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37.17 MB |
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任务203:二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
16.29 MB |
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任务204:二值化网络的训练算法.mp4
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145.29 MB |
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任务205:二值化网络的实验结果.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
22.56 MB |
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任务206:二值化全连接网络的代码讲解.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
46.54 MB |
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任务207:DputNSa层的实现.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
23.57 MB |
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任务208:BnayDns层的实现.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
61.52 MB |
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任务209:二值化卷积神经网络的代码讲解.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
48.48 MB |
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任务20:直播答疑.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
19.46 MB |
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任务210:项目作业要求.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
22.56 MB |
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任务211:神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
207.58 MB |
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任务212:MNt, Dpths Spa Cnvutn的原理计算量分析.mp4
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56.94 MB |
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任务213:ShuffNt, Gup Cnvutn, Chann Shuff的原理.mp4
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2022-09-03 10:13:19 |
53.38 MB |
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任务214:EffNt, Spata Spa Cnvutn的原理计算量分析和实验效果.mp4
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167.5 MB |
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任务215:htht-ntk答疑时间.mp4
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20.58 MB |
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任务216:回顾EffNt的原理.mp4
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31.29 MB |
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任务217:EffNt的代码讲解.mp4
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75.69 MB |
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任务218:On-Sht Lann 的意义和工作原理.mp4
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23.76 MB |
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任务219:用于On-Sht Lann 的Sas 深度神经网络的介绍.mp4
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21.66 MB |
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任务21:自动驾驶方向盘预测论文分析.mp4
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65.07 MB |
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任务220:Sas 深度神经网络的实验和结果分析.mp4
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65.27 MB |
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任务221:Tanspsd Cnvutn 的应用, 算法回顾, 以及使用矩阵乘法实现.mp4
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34.19 MB |
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任务222:Tanspsd Cnvutn 的梯度推导.mp4
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22.09 MB |
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任务223:将卷积核转换为Tptz Matx用于矩阵乘法实现Tanspsd.mp4
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37.83 MB |
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任务224:同学对课程的效果反馈调查.mp4
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322.29 MB |
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任务225:使用 Sas 网络做门禁卡系统的入门介绍, 数据集的介绍.mp4
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72.23 MB |
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任务226:PyTh 基础教程.mp4
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47.81 MB |
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任务227:Sas On-Sht ann 知识回顾.mp4
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14.32 MB |
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任务228:使用 PyTh thvsn 库高效读取数据.mp4
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70.91 MB |
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任务229:使用 PyTh 定义 Sas 网络结构.mp4
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49.42 MB |
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任务22:使用PyCha Kas建立深度网络模型.mp4
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257.79 MB |
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任务230:使用 PyTh 写训练网络的代码.mp4
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86.85 MB |
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任务231:使用 PyTh 写测试网络的代码.mp4
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82.29 MB |
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任务23:数据预处理 数据增强.mp4
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62.67 MB |
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任务24:建立BathGnat高效读取数据.mp4
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105.62 MB |
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任务25:训练网络 保存训练的中间过程数据.mp4
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139.63 MB |
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任务26:查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合.mp4
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46.22 MB |
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任务27:神经网络分类问题的经典数据(集鸢尾花数据集)介绍,神经网络Pythn库Kas的介绍.mp4
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81.2 MB |
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任务28:使用Pandas读取鸢尾花数据集, 使用LaEnd对类别标签进行编码.mp4
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38.26 MB |
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任务29:使用Kas创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络.mp4
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135.24 MB |
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任务30:训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能.mp4
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70.11 MB |
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任务31:神经网络数学原理(1): 神经网络的结点,权值,激活函数.mp4
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60.37 MB |
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任务32:神经网络数学原理(2): 神经网络的前馈(Fd Fad)算法.mp4
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48.14 MB |
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任务33:神经网络数学原理(3):神经网络的前馈(Fd Fad)算法续,Sftax层的数值问题.mp4
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45.97 MB |
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任务34:神经网络数学原理(4):神经网络BP(误差反向传播)算法.mp4
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55.2 MB |
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任务35:神经网络数学原理(5):神经网络BP(误差反向传递)算法续.mp4
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64.39 MB |
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任务36:神经网络数学原理(6):手动演算神经网络BP算法(误差向后传递).mp4
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75.67 MB |
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任务37:神经网络数学原理(7):手动演算神经网络BP算法(误差向后传递)续.mp4
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68.19 MB |
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任务38:NuaNtkLss-直播01.mp4
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69.63 MB |
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任务39:NuaNtkLss-直播02.mp4
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60.67 MB |
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任务40:NuaNtkLss-直播03.mp4
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107.72 MB |
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任务41:梯度消亡.mp4
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56.25 MB |
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任务42:梯度消亡问题分析.mp4
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61.27 MB |
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任务43:梯度消亡解决方案.mp4
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43.84 MB |
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任务44:过拟合.mp4
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55.02 MB |
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任务45:DpOut 训练.mp4
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38.04 MB |
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任务46:正则化.mp4
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25.16 MB |
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任务47:最大范数约束 神经元的初始化.mp4
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57.9 MB |
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任务48:作业讲解与答疑-01.mp4
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98.23 MB |
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任务49:作业讲解与答疑-02.mp4
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85.29 MB |
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任务50:为什么需要递归神经网络?.mp4
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28.1 MB |
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任务51:递归神经网络介绍.mp4
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140.55 MB |
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任务52:语言模型.mp4
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102.77 MB |
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任务53:RNN的深度.mp4
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19.72 MB |
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任务54:梯度爆炸和梯度消失.mp4
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141.54 MB |
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任务55:Gadnt Cppn.mp4
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38.89 MB |
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任务56:LSTM的介绍.mp4
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89.6 MB |
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任务57:LSTM的应用.mp4
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56.57 MB |
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任务58:B-Dtna LSTM.mp4
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48.06 MB |
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任务59:Gatd Runt Unt.mp4
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52.16 MB |
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任务60:机器翻译.mp4
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40.33 MB |
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任务61:Mutda Lann.mp4
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66.89 MB |
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任务62:Sq2Sq模型.mp4
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131.29 MB |
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任务63:回顾RNN与LSTM.mp4
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20.76 MB |
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任务64:Attntn f Ia Captnn.mp4
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102.7 MB |
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任务65:Attntn f Mahn Tansatn.mp4
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46.01 MB |
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任务66:Sf-Attntn.mp4
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51.71 MB |
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任务67:Attntn总结.mp4
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20.16 MB |
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任务68:nua ntk ptz直播-01.mp4
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112.62 MB |
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任务69:nua ntk ptz直播-02.mp4
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75.5 MB |
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任务70:nua ntk ptz直播-03.mp4
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143.79 MB |
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任务71:项目介绍.mp4
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26.94 MB |
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任务72:看图说话任务一-01.mp4
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40.11 MB |
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任务73:看图说话任务一-02.mp4
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35.51 MB |
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任务74:看图说话任务一-03.mp4
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57.92 MB |
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任务75:任务介绍.mp4
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36.37 MB |
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任务76:如何实现 ad__as_np_aay 这个函数.mp4
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16.52 MB |
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任务77:如何实现“ad_v16_d”函数.mp4
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27.36 MB |
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任务78:如何实现“xtat_fatus”函数.mp4
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34.8 MB |
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任务79:创建Tknz01.mp4
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20.89 MB |
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任务80:创建Tknz02.mp4
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62.38 MB |
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任务81:产生模型需要的输入数据01.mp4
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77.24 MB |
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任务82:产生模型需要的输入数据02.mp4
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56.68 MB |
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任务83:任务的概述.mp4
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16.62 MB |
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任务84:Input Eddn和Dput层介绍.mp4
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64.29 MB |
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任务85:LSTM Add层的介绍.mp4
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29.31 MB |
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任务86:如何训练模型.mp4
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65.14 MB |
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任务87:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成nat_aptn函数01.mp4
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22.74 MB |
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任务88:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成nat_aptn函数02.mp4
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114.67 MB |
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任务89:如何调用nat_aptn函数.m(1)p4
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32.11 MB |
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任务89:如何调用nat_aptn函数.mp4
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32.11 MB |
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任务90:如何评价标题生成模型的性能.mp4
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86.93 MB |
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任务91:读取和显示数字图像.mp4
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35.91 MB |
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任务92:数字图像大小缩放.mp4
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37.26 MB |
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任务93:数字图像直方图均衡.mp4
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35.03 MB |
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任务94:图像去噪声.mp4
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43.6 MB |
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任务95:图像边缘检测.mp4
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47.38 MB |
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任务96:图像关键点检测.mp4
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11.74 MB |
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任务97:道路行车道检测简介.mp4
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17.72 MB |
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任务98:Canny边缘检测.mp4
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31.4 MB |
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任务99:霍夫变换用于直线检测.mp4
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55.64 MB |
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