CS231n 2017 中英字幕
| 文件类型 | 收录时间 | 最后活跃 | 资源热度 | 文件大小 | 文件数量 |
|---|---|---|---|---|---|
| 视频 | 2019-3-31 00:43 | 2025-1-19 02:12 | 51 | 11.38 GB | 49 |
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文件列表
- 15. Efficient Methods and Hardware for Deep Learning.mp4614.28MB
- 1.1 计算机视觉概述.mp439.59MB
- 1.2 计算机视觉历史背景.mp4224.24MB
- 1.3 课程后勤.mp477.29MB
- 10. Recurrent Neural Networks.mp4433.91MB
- 10.1 RNN,LSTM,GRU.mp466.24MB
- 10.2 语言模型.mp465.1MB
- 10.3 图像标注,视觉问答,Soft attention模型.mp4155.09MB
- 11. Detection and Segmentation.mp4507.86MB
- 11.1 分割.mp494.66MB
- 11.2 定位.mp438.21MB
- 11.3 识别.mp4176.56MB
- 12. Visualizing and Understanding.mp4572.14MB
- 12.1 特征可视化,倒置,对抗样本.mp4321.11MB
- 12.2 DeepDream和风格迁移.mp4145.86MB
- 13. Generative Models.mp4466.23MB
- 13.1 Pixel RNN_CNN.mp464.3MB
- 13.2 变分自编码器.mp4104.5MB
- 13.3 生成式对抗网络.mp4130.51MB
- 14. Deep Reinforcement Learning.mp4377.55MB
- 14.1 策略梯度，硬注意.mp442.27MB
- 14.2 Q-Learning,Actor-Critic算法.mp4164.55MB
- 1. Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.mp4203.47MB
- 16. Adversarial Examples and Adversarial Training.mp4473.05MB
- 2. Image Classification.mp4395.16MB
- 2.1 数据驱动方法.mp482.74MB
- 2.2 K最近邻算法.mp474.4MB
- 2.3 线性分类I.mp449.61MB
- 3. Loss Functions and Optimization.mp4502.46MB
- 3.1 损失函数.mp4192.83MB
- 3.2 优化.mp4100.68MB
- 4. Introduction to Neural Networks.mp4416.77MB
- 4.1 反向传播.mp4150.33MB
- 4.2 神经网络.mp459.28MB
- 5. Convolutional Neural Networks.mp4454.85MB
- 5.1 历史.mp462.16MB
- 5.2 卷积和池化.mp4127.55MB
- 5.3 视觉之外的卷积神经网络.mp462.71MB
- 6. Training Neural Networks I.mp4508.41MB
- 6.1 激活函数.mp4159.66MB
- 6.2 批量归一化.mp4123.05MB
- 7. Training Neural Networks II.mp4458.68MB
- 7.1 更好的优化.mp4160.1MB
- 7.2 正则化.mp445.58MB
- 7.3 迁移学习.mp419.19MB
- 8. Deep Learning Software.mp4487.95MB
- 8.1 深度学习软件.mp4430.48MB
- 9. CNN Architectures.mp4516.06MB
- 9.1 CNN架构.mp4453.52MB
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