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26. CNN的架构 - 2
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斯坦福大学 用于视觉识别的卷积神经网络
大学课程 / 电子通讯
斯坦福大学:用于视觉识别的卷积神经网络
共48集
6.6万人观看
1
介绍卷积神经网络的视觉识别 - 1
19:20
2
介绍卷积神经网络的视觉识别 - 2
19:27
3
介绍卷积神经网络的视觉识别 - 3
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4
图像的分类 - 1
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5
图像的分类 - 2
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图像的分类 - 3
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7
损失函数与优化 - 1
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8
损失函数与优化 - 2
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9
损失函数与优化 - 3
24:56
10
神经网络介绍 - 1
24:41
11
神经网络介绍 - 2
24:42
12
神经网络介绍 - 3
24:41
13
卷积神经网络 - 1
23:00
14
卷积神经网络 - 2
23:08
15
卷积神经网络 - 3
23:00
16
训练神经网络I - 1
26:48
17
训练神经网络I - 2
26:49
18
训练神经网络I - 3
26:42
19
训练神经网络II - 1
25:12
20
训练神经网络II - 2
25:20
21
训练神经网络II - 3
25:08
22
深入学习软件 - 1
26:04
23
深入学习软件 - 2
26:13
24
深入学习软件 - 3
25:59
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CNN的架构 - 1
25:55
26
CNN的架构 - 2
25:57
27
CNN的架构 - 3
25:49
28
递归神经网络 - 1
24:25
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递归神经网络 - 2
24:27
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递归神经网络 - 3
24:24
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检测与分割 - 1
24:50
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检测与分割 - 2
24:52
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检测与分割 - 3
24:46
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观察和了解 - 1
25:17
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观察和了解 - 2
25:26
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观察和了解 - 3
25:12
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生成式模型 - 1
25:55
38
生成式模型 - 2
25:59
39
生成式模型 - 3
25:54
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深度强化学习 - 1
21:22
41
深度强化学习 - 2
21:27
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深度强化学习 - 3
21:23
43
深度学习的有效方法和硬件 - 1
25:39
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深度学习的有效方法和硬件 - 2
25:45
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深度学习的有效方法和硬件 - 3
25:38
46
对抗性的例子和对抗性的训练 - 1
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47
对抗性的例子和对抗性的训练 - 2
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48
对抗性的例子和对抗性的训练 - 3
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