35. 观察和了解 - 2
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斯坦福大学 用于视觉识别的卷积神经网络
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斯坦福大学：用于视觉识别的卷积神经网络
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1介绍卷积神经网络的视觉识别 - 119:20- 2介绍卷积神经网络的视觉识别 - 219:27
- 3介绍卷积神经网络的视觉识别 - 319:19
4图像的分类 - 119:53- 5图像的分类 - 219:57
- 6图像的分类 - 319:46
7损失函数与优化 - 124:55- 8损失函数与优化 - 224:59
- 9损失函数与优化 - 324:56
10神经网络介绍 - 124:41- 11神经网络介绍 - 224:42
- 12神经网络介绍 - 324:41
13卷积神经网络 - 123:00- 14卷积神经网络 - 223:08
- 15卷积神经网络 - 323:00
16训练神经网络I - 126:48- 17训练神经网络I - 226:49
- 18训练神经网络I - 326:42
19训练神经网络II - 125:12- 20训练神经网络II - 225:20
- 21训练神经网络II - 325:08
22深入学习软件 - 126:04- 23深入学习软件 - 226:13
- 24深入学习软件 - 325:59
25CNN的架构 - 125:55- 26CNN的架构 - 225:57
- 27CNN的架构 - 325:49
28递归神经网络 - 124:25- 29递归神经网络 - 224:27
- 30递归神经网络 - 324:24
31检测与分割 - 124:50- 32检测与分割 - 224:52
- 33检测与分割 - 324:46
34观察和了解 - 125:17- 35观察和了解 - 225:26
- 36观察和了解 - 325:12
37生成式模型 - 125:55- 38生成式模型 - 225:59
- 39生成式模型 - 325:54
40深度强化学习 - 121:22- 41深度强化学习 - 221:27
- 42深度强化学习 - 321:23
43深度学习的有效方法和硬件 - 125:39- 44深度学习的有效方法和硬件 - 225:45
- 45深度学习的有效方法和硬件 - 325:38
46对抗性的例子和对抗性的训练 - 127:17- 47对抗性的例子和对抗性的训练 - 227:19
- 48对抗性的例子和对抗性的训练 - 327:15
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