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【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

视频来源于网易云课堂原视频地址：https://study.163.com/course/introduction/1004697005.htm 本视频仅供学习使用，如有侵权，联系删除

计算机视觉

Python与机器学习算法发消息

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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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