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论坛元老  
 威望30 贡献65 热心值1 金币3597 注册时间2020-8-31
 
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| 课程目录』 第一课:从上手到多类分类
 第二课:过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络
 第三课:深度卷积网络,如何使用Gluon,以及核武器购买指南
 第四课:BatchNorm,更深的卷积神经网络,图片增强和新的Kaggle练习
 第五课:Gluon高级和优化算法基础
 第六课:优化算法高级和计算机视觉
 第七课:物体检测1
 第八课:物体检测2
 第九课:物体检测3
 第十课:语义分割
 第十一课:样式迁移
 第十二课:循环神经网络
 第十三课 正向传播、反向传播和通过时间反向传播
 第十四课:实现、训练和应用循环神经网络
 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
 第十六课:词向量(word2vec)
 第十七课:GloVe、fastText和使用预训练的词向量
 第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制
 [第一季完结] 第十九课:应用seq2seq和注意力机制:机器翻译
 
 链接: https://pan.baidu.com/s/1ZkugcU1WtDt3aPRoUIUqcQ
 
 
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