1. pytorch概述 2.深度学习基础与线性回归实例 3.pytorch张量 4.逻辑回归与多层感知机 5.多分类问题 6.手写数字全连接模型 7.基础部分总结 8.计算机视觉基础 9.预训练模型(迁移学习) 10.Dataset数据输入 11.现代网络架构 12.图像定位 13.Unet图像语义分割 14.LinNet图像语义分割 15.文本分类与词嵌入表示 16.Rnn循环神经网络 17(一). twitter 评论情绪分类 17(二). 中文外卖评论情绪分类 18.注意力机制 19. Rnn序列预测-北京空气质量 20. Tensorboard可视化 21.一维卷积网络 23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程 24.多任务学习 25.目标识别与目标检测 课程资料"
2022-10-05 12:05:46 70B pytorch 深度ㄒㄩㄝ
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给大家分享一套课程——Tensorflow深度学习入门与实战(全新2.0版本),提供全部数据集、代码和PPT。 本课程用通俗易懂的实例,系统讲解了Tensorflow2.0的使用,是一堂简明易懂、系统深入的 Tensorflow 2.0 教程。本课程讲解Tensorflow深度学习的概念和使用方法,适合有一定python语言基础和数据分析基础的学员学习参考。
2022-09-14 21:05:34 506B Tensorflow 深度学习
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2022-09-14 21:05:33 445B Keras 深度学习
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2022-09-13 17:05:34 557B Pytorch 深度学习
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Pytorch+深度学习入门PPT
2022-08-12 19:06:56 34.07MB 深度学习
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2022-07-21 16:06:49 570B pytorch 深度学习
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2022-07-21 16:06:41 491B Pytorch 深度学习
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2022-07-11 19:15:15 295B keras 深度学习
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感知机、正则化、损失函数等,以前学习的时候看的
2022-06-30 16:05:50 265.56MB python 深度学习
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深度学习入门基础 深度学习发展按时间顺序介绍 几次浪潮 深度学习入门需要的基础知识 数学基础知识 信息论 梯度下降 关于特征
2022-06-16 08:05:43 3.45MB 深度学习 入门
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