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优化算法与深度学习高级技术课程 来自李沐大神的深度学习高级实战视频教程

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发表于 2020-12-26 09:37:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
优化算法与深度学习高级技术课程 来自李沐大神的深度学习高级实战视频教程

 
 

 



         优化算法与深度学习高级技术课程,课程是来自李沐大神的深度学习高级实战课程,课程内容深入切扎实,包含了非常强大的深度学习算法课程,是非常有参考性前瞻学习课程。课程内容包括了物体检测,深度卷积网络,物体检测,Gluon高级和优化算法基础,GPU和卷积神经网络,优化算法高级和计算机视觉,样式迁移,门控循环单元,长短期记忆,多层循环神经网络以及Gluon实现,词向量等等实战课程。


===============课程目录===============


├─(1) 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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