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3.6 卷积特征图及计算(上)
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      [1] 1.1 神经网络简介(上)
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      [2] 1.1 神经网络简介(下)
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      [3] 1.2 BP神经网络(1)(上)
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      [4] 1.2 BP神经网络(1)(下)
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      [5] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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      [6] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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      [7] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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      [8] 1.3 BP神经网络(2)(中)
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      [9] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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      [10] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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      [11] 1.3 BP神经网络(2)(下)
      708播放
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      [12] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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      [13] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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      [14] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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      [15] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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      [16] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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      [17] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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      [18] 1.4 银行客户流失预测(1)(上...
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      [19] 1.4 银行客户流失预测(1)(下...
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      [20] 1.5 银行客户流失预测(2)(上...
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      [21] 1.5 银行客户流失预测(2)(下...
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      [22] 1.6 银行客户流失预测(3)(上...
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      [23] 1.6 银行客户流失预测(3)(下...
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      [24] 1.7 银行客户流失预测(4)
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      [25] 1.9 阿里天池实验平台操作介绍
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      [26] 2.1 深度学习在人工智能中的应用...
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      [27] 2.1 深度学习在人工智能中的应用...
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      [28] 2.2 深度学习在人工智能中的应用...
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      [29] 2.2 深度学习在人工智能中的应用...
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      [30] 2.3 深度学习在人工智能中的应用...
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      09:54
      [31] 2.4 深度学习在人工智能中的应用...
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      08:24
      [32] 3.1 卷积神经网络的发展(上)
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      [33] 3.1 卷积神经网络的发展(下)
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      [34] 3.2 卷积与感受野机制
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      [35] 3.3 卷积的概念和特征(上)
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      07:11
      [36] 3.3 卷积的概念和特征(下)
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      [37] 3.4 图像编码与卷积(上)
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      [38] 3.4 图像编码与卷积(下)
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      05:10
      [39] 3.5 卷积操作(上)
      920播放
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      [40] 3.5 卷积操作(下)
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      [41] 3.6 卷积特征图及计算(上)
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      [42] 3.6 卷积特征图及计算(下)
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      [43] 3.7 多通道卷积
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      [44] 3.8 池化操作(上)
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      [45] 3.8 池化操作(下)
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      [46] 3.9 Lenet5卷积神经网络(...
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      [47] 3.9 Lenet5卷积神经网络(...
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      [48] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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      [49] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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      [50] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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      [51] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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      [52] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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      [53] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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      [54] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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      [55] 3.12 完整的卷积神经网络过程
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      [56] 3.12 完整的卷积神经网络过程(...
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      [57] 3.12 完整的卷积神经网络过程(...
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      [58] 3.13 卷积神经网络训练(上)
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      [59] 3.13 卷积神经网络训练(下)
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      [60] 3.15 图像分类(2)(上)
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      [61] 3.15 图像分类(2)(下)
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      [62] 3.20 手写体识别实验(上)
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      [63] 3.20 手写体识别实验(下)
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      [64] 4.1 AlexNet卷积神经网络...
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      [65] 4.1 AlexNet卷积神经网络...
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      [66] 4.2 AlexNet卷积神经网络...
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      [67] 4.3 AlexNet卷积神经网络...
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      [68] 4.4 VGG卷积神经网络模型(上...
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      [69] 4.4 VGG卷积神经网络模型(下...
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      [70] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      [72] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      [73] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      [74] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      [77] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      [78] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      [79] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      [80] 4.7 动物识别(1)(上)
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      [81] 4.7 动物识别(1)(下)
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      [82] 4.8 动物识别(2)(上)
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      [83] 4.8 动物识别(2)(下)
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      [84] 4.9 动物识别(3)(上)
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      [85] 4.9 动物识别(3)(下)
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      [86] 4.10 动物识别实验(上)
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      [87] 4.10 动物识别实验(下)
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      [88] 4.10 动物识别实验(上)
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      [89] 4.10 动物识别实验(下)
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      [90] 5.1 循环神经网络基本原理(1)...
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      [91] 5.1 循环神经网络基本原理(1)...
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      [92] 5.6 长短期记忆神经网络模型(3...
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      [93] 5.7 基于LSTM的股票预测(上...
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      [94] 5.7 基于LSTM的股票预测(下...
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      [95] 5.7 基于LSTM的股票预测
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      [96] 6.1 目标检测概况(上)
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      [97] 6.1 目标检测概况(下)
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      [98] 6.2 目标检测的基本概念(上)
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      [99] 6.2 目标检测的基本概念(下)
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      [100] 6.3 目标检测发展
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      [102] 6.4 基于候选区域的目标检测(1...
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      [103] 6.5 基于候选区域的目标检测(2...
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      [106] 6.6 基于候选区域的目标检测(3...
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      [107] 6.7 基于候选区域的目标检测(4...
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      [108] 6.8 Fast R-CNN目标检...
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      [111] 6.9 Faster R-CNN目...
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      [113] 6.10 Yolo目标检测算法(1...
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      [114] 6.11 Yolo目标检测算法(2...
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      [115] 6.12 Yolo目标检测算法(3...
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      [116] 6.12 Yolo目标检测算法(3...
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      [117] 6.13 Yolo目标检测算法(4...
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      [127] 6.21 RetinaNet和UN...
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      [128] 6.21 RetinaNet和UN...
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      [129] 7.1 生成对抗网络基本原理(1)...
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      [130] 7.2 生成对抗网络基本原理(2)
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      [133] 7.4 生成对抗网络算法DCGAN...
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      [135] 7.5 生成对抗网络算法DCGAN...
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      [136] 7.5 生成对抗网络算法DCGAN...
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      [137] 7.6 生成对抗网络算法DCGAN...
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      [138] 7.6 生成对抗网络算法DCGAN...
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      [139] 7.7 生成对抗网络算法应用(1)
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      [140] 7.8 生成对抗网络算法应用(2)
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      [143] 7.10 手写体生成(2)(上)
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      [144] 7.10 手写体生成(2)(下)
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      [145] 7.11 手写体生成(3)(上)
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      [146] 7.11 手写体生成(3)(下)
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      [152] 7.15 CycleGAN画风转移...
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      [159] 8.4 注意力机制模型(2)(下)
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      [160] 8.5 注意力机制模型(3)(上)
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      [161] 8.5 注意力机制模型(3)(下)
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