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2020-02-25 06:23:46

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H-Liu0027 发消息

1-1 课程导学

10:12

2-1 机器学习、深度学习简介

17:04

2-2 神经元-逻辑斯底回归模型

09:58

2-3 神经元多输出

13:03

2-4 梯度下降

11:52

2-5 数据处理与模型图构建(1)

16:22

2-6 数据处理与模型图构建(2)

16:31

2-7 神经元实现（二分类逻辑斯蒂回归模型实现）

33:45

2-8 神经网络实现（多分类逻辑斯蒂回归模型实现）

18:03

3-1 神经网络进阶

21:21

3-2 卷积神经网络（1）

18:52

3-3 卷积神经网络（2）

17:36

3-4 卷积神经网络实战

16:39

4-1 卷积神经网络进阶（alexnet）

23:15

4-2 卷积神经网络进阶（Vggnet-Resnet）

22:51

4-3 卷积神经网络进阶（inception-mobile-net）

22:56

4-4 VGG-ResNet实战（1）

20:23

4-5 VGG-ResNet实战（2）

17:54

4-6 Inception-mobile_net（1）

15:28

4-7 Inception-mobile_net（2）

14:40

5-1 adagrad_adam

10:32

5-2 激活函数到调参技巧（1）

24:14

5-3 激活函数到调参技巧（2）

20:52

5-4 Tensorboard实战（1） (1)

21:35

5-4 Tensorboard实战（1）

19:55

5-6 fine-tune-实战

17:32

5-7 activation-initializer-optimizer-实战

18:43

5-8 图像增强api使用

19:13

5-9 图像增强实战

16:03

5-9 图像增强实战_20181126111143

16:03

5-10 批归一化实战（1）

12:19

5-11 批归一化实战（2）

12:42

6-1 卷积神经网络的应用

05:16

6-2 卷积神经网络的能力

04:39

6-3 图像风格转换V1算法

11:52

6-4 VGG16预训练模型格式

05:44

6-5 VGG16预训练模型读取函数封装

15:40

6-6 VGG16模型搭建与载入类的封装

18:21

6-7 图像风格转换算法定义输入与调用VGG-Net

13:19

6-8 图像风格转换计算图构建与损失函数计算

17:13

6-9 图像风格转换训练流程代码实现

14:35

6-10 图像风格转换效果展示

06:23

6-11 图像风格转换V2算法

14:12

6-12 图像风格转换V3算法

05:58

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