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207. 编码解码器(2) - 1
2023年2月6日 1182观看
深度学习及其应用
大学课程 / 计算机 / AI大数据
共183集
26.2万人观看
1
神经网络简介 - 1
09:05
2
神经网络简介 - 3
09:11
3
BP神经网络(1) - 1
11:06
4
BP神经网络(1) - 3
11:09
5
BP神经网络(2) - 1
12:08
6
BP神经网络(2) - 3
12:11
7
BP神经网络(2) - 1
11:58
8
BP神经网络(2) - 2
12:04
9
BP神经网络(2) - 3
11:54
10
BP神经网络(2) - 1
06:54
11
BP神经网络(2) - 3
06:53
12
BP神经网络(2) - 1
09:44
13
BP神经网络(2) - 3
09:48
20
BP神经网络(2) - 1
09:35
21
BP神经网络(2) - 3
09:37
22
BP神经网络(2) - 1
09:35
23
BP神经网络(2) - 3
09:34
24
银行客户流失预测(1) - 1
05:56
25
银行客户流失预测(1) - 3
05:52
26
银行客户流失预测(2) - 1
05:40
27
银行客户流失预测(2) - 3
05:43
28
银行客户流失预测(3) - 1
05:59
29
银行客户流失预测(3) - 3
05:59
30
银行客户流失预测(4)
09:59
31
阿里天池实验平台操作介绍
06:46
32
深度学习在人工智能中的应用(一) - 1
05:53
33
深度学习在人工智能中的应用(一) - 3
05:50
34
深度学习在人工智能中的应用(二) - 1
05:35
35
深度学习在人工智能中的应用(二) - 3
05:39
36
深度学习在人工智能中的应用(三)
09:54
37
深度学习在人工智能中的应用(四)
08:24
38
卷积神经网络的发展 - 1
05:23
39
卷积神经网络的发展 - 3
05:22
40
卷积与感受野机制
08:22
41
卷积的概念和特征 - 1
07:11
42
卷积的概念和特征 - 3
07:16
43
图像编码与卷积 - 1
05:05
44
图像编码与卷积 - 3
05:10
45
卷积操作 - 1
05:21
46
卷积操作 - 3
05:25
47
卷积特征图及计算 - 1
05:14
48
卷积特征图及计算 - 3
05:11
49
多通道卷积
08:25
50
池化操作 - 1
05:05
51
池化操作 - 3
05:11
52
Lenet5卷积神经网络(1) - 1
05:35
53
Lenet5卷积神经网络(1) - 3
05:41
54
Lenet5卷积神经网络(2)
09:15
55
Lenet5卷积神经网络(2) - 1
05:54
56
Lenet5卷积神经网络(2) - 3
05:58
57
Lenet5卷积神经网络(3) - 1
05:13
58
Lenet5卷积神经网络(3) - 3
05:17
59
Lenet5卷积神经网络(3) - 1
05:29
60
Lenet5卷积神经网络(3) - 3
05:29
61
完整的卷积神经网络过程
08:52
62
完整的卷积神经网络过程 - 1
12:03
63
完整的卷积神经网络过程 - 3
12:05
64
卷积神经网络训练 - 1
05:20
65
卷积神经网络训练 - 3
05:26
70
图像分类(2) - 1
06:33
71
图像分类(2) - 3
06:36
78
手写体识别实验 - 1
06:37
79
手写体识别实验 - 3
06:43
80
AlexNet卷积神经网络模型(1) - 1
07:14
81
AlexNet卷积神经网络模型(1) - 3
07:12
82
AlexNet卷积神经网络模型(2)
09:53
83
AlexNet卷积神经网络模型(3)
07:03
84
VGG卷积神经网络模型 - 1
08:25
85
VGG卷积神经网络模型 - 3
08:24
90
ResNet卷积神经网络模型 - 1
09:59
91
ResNet卷积神经网络模型 - 3
10:04
92
ResNet卷积神经网络模型 - 1
09:37
93
ResNet卷积神经网络模型 - 3
09:41
94
ResNet卷积神经网络模型 - 1
09:58
95
ResNet卷积神经网络模型 - 3
10:05
96
ResNet卷积神经网络模型 - 1
10:01
97
ResNet卷积神经网络模型 - 3
10:07
98
ResNet卷积神经网络模型 - 1
07:01
99
ResNet卷积神经网络模型 - 3
06:58
100
动物识别(1) - 1
05:06
101
动物识别(1) - 3
05:05
102
动物识别(2) - 1
05:54
103
动物识别(2) - 3
05:52
104
动物识别(3) - 1
07:43
105
动物识别(3) - 3
07:46
106
动物识别实验 - 1
06:39
107
动物识别实验 - 3
06:41
108
动物识别实验 - 1
08:02
109
动物识别实验 - 3
08:08
110
循环神经网络基本原理(1) - 1
06:54
111
循环神经网络基本原理(1) - 3
06:51
120
长短期记忆神经网络模型(3)
08:26
121
基于LSTM的股票预测 - 1
07:03
122
基于LSTM的股票预测 - 3
07:06
123
基于LSTM的股票预测
09:49
124
目标检测概况 - 1
06:17
125
目标检测概况 - 3
06:18
126
目标检测的基本概念 - 1
06:32
127
目标检测的基本概念 - 3
06:37
128
目标检测发展
07:54
129
基于候选区域的目标检测(1) - 1
06:33
130
基于候选区域的目标检测(1) - 3
06:37
131
基于候选区域的目标检测(2) - 1
06:49
132
基于候选区域的目标检测(2) - 3
06:52
133
基于候选区域的目标检测(3) - 1
05:22
134
基于候选区域的目标检测(3) - 3
05:26
135
基于候选区域的目标检测(4)
08:26
136
Fast R-CNN目标检测算法 - 1
07:38
137
Fast R-CNN目标检测算法 - 3
07:36
138
Faster R-CNN目标检测算法 - 1
07:16
139
Faster R-CNN目标检测算法 - 3
07:13
140
Yolo目标检测算法(1) - 1
06:04
141
Yolo目标检测算法(1) - 3
06:01
142
Yolo目标检测算法(2)
09:52
143
Yolo目标检测算法(3) - 1
06:09
144
Yolo目标检测算法(3) - 3
06:12
145
Yolo目标检测算法(4) - 1
05:09
146
Yolo目标检测算法(4) - 3
05:08
149
目标检测案例解析(2) - 1
06:58
150
目标检测案例解析(2) - 3
06:58
151
目标检测案例解析(3) - 1
05:41
152
目标检测案例解析(3) - 3
05:41
155
RetinaNet和UNet - 1
09:45
156
RetinaNet和UNet - 3
09:44
157
RetinaNet和UNet - 1
10:00
158
RetinaNet和UNet - 3
09:58
159
RetinaNet和UNet - 1
07:58
160
RetinaNet和UNet - 3
07:57
161
生成对抗网络基本原理(1) - 1
05:14
163
生成对抗网络基本原理(2)
09:40
164
Encoder-Decoder模型 - 1
05:32
165
Encoder-Decoder模型 - 3
05:28
166
生成对抗网络算法DCGAN(1) - 1
07:35
167
生成对抗网络算法DCGAN(1) - 3
07:32
168
生成对抗网络算法DCGAN(2) - 1
07:00
169
生成对抗网络算法DCGAN(2) - 3
07:04
170
生成对抗网络算法DCGAN(3) - 1
06:52
171
生成对抗网络算法DCGAN(3) - 3
06:57
172
生成对抗网络算法应用(1)
09:32
173
生成对抗网络算法应用(2)
09:29
174
手写体生成(1) - 1
06:01
175
手写体生成(1) - 3
06:03
176
手写体生成(2) - 1
06:58
177
手写体生成(2) - 3
06:57
178
手写体生成(3) - 1
05:28
179
手写体生成(3) - 3
05:27
180
手写体生成(4)
08:59
181
手写体生成(5)
09:31
182
CycleGAN画风转移 - 1
06:05
183
CycleGAN画风转移 - 3
06:09
186
CycleGAN画风转移 - 1
07:07
187
CycleGAN画风转移 - 3
07:09
188
Seq2Seq模型(1) - 1
06:35
189
Seq2Seq模型(1) - 3
06:40
190
Seq2Seq模型(2) - 1
06:24
191
Seq2Seq模型(2) - 3
06:28
192
注意力机制模型(1)
09:48
193
注意力机制模型(2) - 1
05:59
194
注意力机制模型(2) - 3
05:58
195
注意力机制模型(3) - 1
06:20
196
注意力机制模型(3) - 3
06:24
197
机器翻译 - 1
08:07
198
机器翻译 - 3
08:09
199
声音质量评价(1) - 1
05:09
200
声音质量评价(1) - 3
05:11
203
声音质量评价(3) - 1
06:34
204
声音质量评价(3) - 3
06:31
205
编码解码器(1) - 1
06:32
206
编码解码器(1) - 3
06:38
207
编码解码器(2) - 1
10:37
208
编码解码器(2) - 3
10:41
209
情感识别分类(1) - 1
05:32
210
情感识别分类(1) - 3
05:35
211
情感识别分类(2) - 1
05:13
212
情感识别分类(2) - 3
05:09
213
情感识别分类(3) - 1
06:26
214
情感识别分类(3) - 3
06:26
217
迁移学习 - 1
11:53
218
迁移学习 - 3
11:51
219
对偶学习 - 1
12:09
220
对偶学习 - 3
12:08
221
项目驱动的机器学习(深度学习) - 1
10:54
222
项目驱动的机器学习(深度学习) - 3
10:55
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