【公开课】最新斯坦福李飞飞cs231n计算机视觉课程【附中文字幕】

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2019-12-02 04:43:29
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视频选集
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【01】1 课程介绍-计算机视觉概述
07:30
【02】1.1 课程介绍-历史背景
29:31
【03】1.2 课程介绍-课程后勤
22:23
【04】2 图像分类-数据驱动方法
23:52
【05】2.1 图像分类-K最近邻算法
23:10
【06】2.2 图像分类-线性分类1
13:56
【07】3 损失函数和优化介绍
01:15:51
【08】4 介绍神经网络-反向传播
55:42
【09】4.1 介绍神经网络-神经网络
19:14
【10】5 卷积神经网络历史
14:16
【11】5.1 卷积神经网络-卷积和池化
36:57
【12】5.2 卷积神经网络-视觉之外的卷积神经网络
19:04
【13】6 训练神经网络(上)-激活函数
49:22
【14】6.1 训练神经网络(上)-批量归一化
31:56
【15】7 训练神经网络(下)-更好地优化
55:19
【16】7.1 训练神经网络(下)-正则化
15:16
【17】7.2 训练神经网络(下)-迁移学习
06:23
【18】8 深度学习软件
01:18:36
【19】9 CNN框架
01:18:09
【20】10 循环神经网络1
21:14
【21】10.1 循环神经网络2
22:08
【22】10.2 循环神经网络3
34:32
【23】11 识别和分割1
10:18
【24】11.1 识别和分割2
32:42
【25】11.2 图像目标检测和图像分割
33:24
【26】12 可视化和理解1
52:17
【27】12.1 可视化和理解2
24:34
【28】13 生成模型1
20:08
【29】13.1 生成模型2
33:51
【30】13.2 生成模型3
30:35
【31】14 深度增强学习1
16:04
【32】14.1 深度增强学习2
49:04
【33】15 深度学习方法、硬件及对抗样本和训练
02:40:09
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