斯坦福深度学习与计算机视觉

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【课程内容】

计算机视觉历史回顾与介绍
数据驱动的图像分类方式：K最近邻与线性分类器
线性分类器损失函数与最优化
反向传播与神经网络初步
神经网络训练细节
卷积神经网络详解
迁移学习之物体定位与检测
积神经网络的可视化与进一步理解
循环神经网络
卷积神经网络工程实践技巧与注意点
深度学习开源库使用介绍
图像分割与注意力模型
视频检测与无监督学习

【下载地址】

https://www.mukedaba.com/thread-11318-1-1.html



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