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6.16 目标检测案例解析(3)(上)
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[1] 1.1 神经网络简介(上)
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1.1 神经网络简介(上)
[2] 1.1 神经网络简介(下)
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1.1 神经网络简介(下)
[3] 1.2 BP神经网络(1)(上)
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1.2 BP神经网络(1)(上)
[4] 1.2 BP神经网络(1)(下)
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1.2 BP神经网络(1)(下)
[5] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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1.3 BP神经网络(2)(上)
[6] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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1.3 BP神经网络(2)(下)
[7] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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1.3 BP神经网络(2)(上)
[8] 1.3 BP神经网络(2)(中)
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1.3 BP神经网络(2)(中)
[9] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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1.3 BP神经网络(2)(下)
[10] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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1.3 BP神经网络(2)(上)
[11] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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1.3 BP神经网络(2)(下)
[12] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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1.3 BP神经网络(2)(上)
[13] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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1.3 BP神经网络(2)(下)
[14] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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1.3 BP神经网络(2)(上)
[15] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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1.3 BP神经网络(2)(下)
[16] 1.3 BP神经网络(2)(上)
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1.3 BP神经网络(2)(上)
[17] 1.3 BP神经网络(2)(下)
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1.3 BP神经网络(2)(下)
[18] 1.4 银行客户流失预测(1)(上...
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1.4 银行客户流失预测(1)(上)
[19] 1.4 银行客户流失预测(1)(下...
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1.4 银行客户流失预测(1)(下)
[20] 1.5 银行客户流失预测(2)(上...
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1.5 银行客户流失预测(2)(上)
[21] 1.5 银行客户流失预测(2)(下...
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1.5 银行客户流失预测(2)(下)
[22] 1.6 银行客户流失预测(3)(上...
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1.6 银行客户流失预测(3)(上)
[23] 1.6 银行客户流失预测(3)(下...
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1.6 银行客户流失预测(3)(下)
[24] 1.7 银行客户流失预测(4)
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1.7 银行客户流失预测(4)
[25] 1.9 阿里天池实验平台操作介绍
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1.9 阿里天池实验平台操作介绍
[26] 2.1 深度学习在人工智能中的应用...
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2.1 深度学习在人工智能中的应用(一)(上)
[27] 2.1 深度学习在人工智能中的应用...
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05:50
2.1 深度学习在人工智能中的应用(一)(下)
[28] 2.2 深度学习在人工智能中的应用...
1285播放
05:35
2.2 深度学习在人工智能中的应用(二)(上)
[29] 2.2 深度学习在人工智能中的应用...
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2.2 深度学习在人工智能中的应用(二)(下)
[30] 2.3 深度学习在人工智能中的应用...
1303播放
09:54
2.3 深度学习在人工智能中的应用(三)
[31] 2.4 深度学习在人工智能中的应用...
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08:24
2.4 深度学习在人工智能中的应用(四)
[32] 3.1 卷积神经网络的发展(上)
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3.1 卷积神经网络的发展(上)
[33] 3.1 卷积神经网络的发展(下)
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3.1 卷积神经网络的发展(下)
[34] 3.2 卷积与感受野机制
1057播放
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3.2 卷积与感受野机制
[35] 3.3 卷积的概念和特征(上)
1773播放
07:11
3.3 卷积的概念和特征(上)
[36] 3.3 卷积的概念和特征(下)
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3.3 卷积的概念和特征(下)
[37] 3.4 图像编码与卷积(上)
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3.4 图像编码与卷积(上)
[38] 3.4 图像编码与卷积(下)
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3.4 图像编码与卷积(下)
[39] 3.5 卷积操作(上)
1040播放
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3.5 卷积操作(上)
[40] 3.5 卷积操作(下)
1589播放
05:25
3.5 卷积操作(下)
[41] 3.6 卷积特征图及计算(上)
1449播放
05:14
3.6 卷积特征图及计算(上)
[42] 3.6 卷积特征图及计算(下)
1710播放
05:11
3.6 卷积特征图及计算(下)
[43] 3.7 多通道卷积
1104播放
08:25
3.7 多通道卷积
[44] 3.8 池化操作(上)
896播放
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3.8 池化操作(上)
[45] 3.8 池化操作(下)
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3.8 池化操作(下)
[46] 3.9 Lenet5卷积神经网络(...
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3.9 Lenet5卷积神经网络(1)(上)
[47] 3.9 Lenet5卷积神经网络(...
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3.9 Lenet5卷积神经网络(1)(下)
[48] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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3.10 Lenet5卷积神经网络(2)
[49] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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3.10 Lenet5卷积神经网络(2)(上)
[50] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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3.10 Lenet5卷积神经网络(2)(下)
[51] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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3.11 Lenet5卷积神经网络(3)(上)
[52] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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3.11 Lenet5卷积神经网络(3)(下)
[53] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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3.11 Lenet5卷积神经网络(3)(上)
[54] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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3.11 Lenet5卷积神经网络(3)(下)
[55] 3.12 完整的卷积神经网络过程
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3.12 完整的卷积神经网络过程
[56] 3.12 完整的卷积神经网络过程(...
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3.12 完整的卷积神经网络过程(上)
[57] 3.12 完整的卷积神经网络过程(...
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3.12 完整的卷积神经网络过程(下)
[58] 3.13 卷积神经网络训练(上)
724播放
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3.13 卷积神经网络训练(上)
[59] 3.13 卷积神经网络训练(下)
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3.13 卷积神经网络训练(下)
[60] 3.15 图像分类(2)(上)
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06:33
3.15 图像分类(2)(上)
[61] 3.15 图像分类(2)(下)
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3.15 图像分类(2)(下)
[62] 3.20 手写体识别实验(上)
1050播放
06:37
3.20 手写体识别实验(上)
[63] 3.20 手写体识别实验(下)
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06:43
3.20 手写体识别实验(下)
[64] 4.1 AlexNet卷积神经网络...
1306播放
07:14
4.1 AlexNet卷积神经网络模型(1)(上)
[65] 4.1 AlexNet卷积神经网络...
1094播放
07:12
4.1 AlexNet卷积神经网络模型(1)(下)
[66] 4.2 AlexNet卷积神经网络...
1263播放
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4.2 AlexNet卷积神经网络模型(2)
[67] 4.3 AlexNet卷积神经网络...
1364播放
07:03
4.3 AlexNet卷积神经网络模型(3)
[68] 4.4 VGG卷积神经网络模型(上...
1065播放
08:25
4.4 VGG卷积神经网络模型(上)
[69] 4.4 VGG卷积神经网络模型(下...
677播放
08:24
4.4 VGG卷积神经网络模型(下)
[70] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
1354播放
09:59
4.6 ResNet卷积神经网络模型(上)
[71] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
1190播放
10:04
4.6 ResNet卷积神经网络模型(下)
[72] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
1026播放
09:37
4.6 ResNet卷积神经网络模型(上)
[73] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
777播放
09:41
4.6 ResNet卷积神经网络模型(下)
[74] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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4.6 ResNet卷积神经网络模型(上)
[75] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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4.6 ResNet卷积神经网络模型(下)
[76] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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4.6 ResNet卷积神经网络模型(上)
[77] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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4.6 ResNet卷积神经网络模型(下)
[78] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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4.6 ResNet卷积神经网络模型(上)
[79] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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4.6 ResNet卷积神经网络模型(下)
[80] 4.7 动物识别(1)(上)
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4.7 动物识别(1)(上)
[81] 4.7 动物识别(1)(下)
701播放
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4.7 动物识别(1)(下)
[82] 4.8 动物识别(2)(上)
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4.8 动物识别(2)(上)
[83] 4.8 动物识别(2)(下)
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4.8 动物识别(2)(下)
[84] 4.9 动物识别(3)(上)
1162播放
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4.9 动物识别(3)(上)
[85] 4.9 动物识别(3)(下)
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4.9 动物识别(3)(下)
[86] 4.10 动物识别实验(上)
1489播放
06:39
4.10 动物识别实验(上)
[87] 4.10 动物识别实验(下)
1115播放
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4.10 动物识别实验(下)
[88] 4.10 动物识别实验(上)
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4.10 动物识别实验(上)
[89] 4.10 动物识别实验(下)
804播放
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4.10 动物识别实验(下)
[90] 5.1 循环神经网络基本原理(1)...
954播放
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5.1 循环神经网络基本原理(1)(上)
[91] 5.1 循环神经网络基本原理(1)...
843播放
06:51
5.1 循环神经网络基本原理(1)(下)
[92] 5.6 长短期记忆神经网络模型(3...
1349播放
08:26
5.6 长短期记忆神经网络模型(3)
[93] 5.7 基于LSTM的股票预测(上...
1718播放
07:03
5.7 基于LSTM的股票预测(上)
[94] 5.7 基于LSTM的股票预测(下...
1301播放
07:06
5.7 基于LSTM的股票预测(下)
[95] 5.7 基于LSTM的股票预测
1458播放
09:49
5.7 基于LSTM的股票预测
[96] 6.1 目标检测概况(上)
1703播放
06:17
6.1 目标检测概况(上)
[97] 6.1 目标检测概况(下)
1348播放
06:18
6.1 目标检测概况(下)
[98] 6.2 目标检测的基本概念(上)
720播放
06:32
6.2 目标检测的基本概念(上)
[99] 6.2 目标检测的基本概念(下)
1462播放
06:37
6.2 目标检测的基本概念(下)
[100] 6.3 目标检测发展
968播放
07:54
6.3 目标检测发展
[101] 6.4 基于候选区域的目标检测(1...
1515播放
06:33
6.4 基于候选区域的目标检测(1)(上)
[102] 6.4 基于候选区域的目标检测(1...
1503播放
06:37
6.4 基于候选区域的目标检测(1)(下)
[103] 6.5 基于候选区域的目标检测(2...
1074播放
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6.5 基于候选区域的目标检测(2)(上)
[104] 6.5 基于候选区域的目标检测(2...
1277播放
06:52
6.5 基于候选区域的目标检测(2)(下)
[105] 6.6 基于候选区域的目标检测(3...
1042播放
05:22
6.6 基于候选区域的目标检测(3)(上)
[106] 6.6 基于候选区域的目标检测(3...
608播放
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6.6 基于候选区域的目标检测(3)(下)
[107] 6.7 基于候选区域的目标检测(4...
593播放
08:26
6.7 基于候选区域的目标检测(4)
[108] 6.8 Fast R-CNN目标检...
962播放
07:38
6.8 Fast R-CNN目标检测算法(上)
[109] 6.8 Fast R-CNN目标检...
717播放
07:36
6.8 Fast R-CNN目标检测算法(下)
[110] 6.9 Faster R-CNN目...
671播放
07:16
6.9 Faster R-CNN目标检测算法(上)
[111] 6.9 Faster R-CNN目...
825播放
07:13
6.9 Faster R-CNN目标检测算法(下)
[112] 6.10 Yolo目标检测算法(1...
1444播放
06:04
6.10 Yolo目标检测算法(1)(上)
[113] 6.10 Yolo目标检测算法(1...
1553播放
06:01
6.10 Yolo目标检测算法(1)(下)
[114] 6.11 Yolo目标检测算法(2...
1388播放
09:52
6.11 Yolo目标检测算法(2)
[115] 6.12 Yolo目标检测算法(3...
1430播放
06:09
6.12 Yolo目标检测算法(3)(上)
[116] 6.12 Yolo目标检测算法(3...
1187播放
06:12
6.12 Yolo目标检测算法(3)(下)
[117] 6.13 Yolo目标检测算法(4...
1477播放
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6.13 Yolo目标检测算法(4)(上)
[118] 6.13 Yolo目标检测算法(4...
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05:08
6.13 Yolo目标检测算法(4)(下)
[119] 6.15 目标检测案例解析(2)(...
1350播放
06:58
6.15 目标检测案例解析(2)(上)
[120] 6.15 目标检测案例解析(2)(...
946播放
06:58
6.15 目标检测案例解析(2)(下)
[121] 6.16 目标检测案例解析(3)(...
1487播放
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6.16 目标检测案例解析(3)(上)
[122] 6.16 目标检测案例解析(3)(...
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6.16 目标检测案例解析(3)(下)
[123] 6.21 RetinaNet和UN...
719播放
09:45
6.21 RetinaNet和UNet(上)
[124] 6.21 RetinaNet和UN...
1076播放
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6.21 RetinaNet和UNet(下)
[125] 6.21 RetinaNet和UN...
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10:00
6.21 RetinaNet和UNet(上)
[126] 6.21 RetinaNet和UN...
1254播放
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6.21 RetinaNet和UNet(下)
[127] 6.21 RetinaNet和UN...
988播放
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6.21 RetinaNet和UNet(上)
[128] 6.21 RetinaNet和UN...
1190播放
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6.21 RetinaNet和UNet(下)
[129] 7.1 生成对抗网络基本原理(1)...
1248播放
05:14
7.1 生成对抗网络基本原理(1)(上)
[130] 7.2 生成对抗网络基本原理(2)
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7.2 生成对抗网络基本原理(2)
[131] 7.3 Encoder-Decod...
1464播放
05:32
7.3 Encoder-Decoder模型(上)
[132] 7.3 Encoder-Decod...
966播放
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7.3 Encoder-Decoder模型(下)
[133] 7.4 生成对抗网络算法DCGAN...
1479播放
07:35
7.4 生成对抗网络算法DCGAN(1)(上)
[134] 7.4 生成对抗网络算法DCGAN...
1137播放
07:32
7.4 生成对抗网络算法DCGAN(1)(下)
[135] 7.5 生成对抗网络算法DCGAN...
554播放
07:00
7.5 生成对抗网络算法DCGAN(2)(上)
[136] 7.5 生成对抗网络算法DCGAN...
998播放
07:04
7.5 生成对抗网络算法DCGAN(2)(下)
[137] 7.6 生成对抗网络算法DCGAN...
858播放
06:52
7.6 生成对抗网络算法DCGAN(3)(上)
[138] 7.6 生成对抗网络算法DCGAN...
1241播放
06:57
7.6 生成对抗网络算法DCGAN(3)(下)
[139] 7.7 生成对抗网络算法应用(1)
1251播放
09:32
7.7 生成对抗网络算法应用(1)
[140] 7.8 生成对抗网络算法应用(2)
938播放
09:29
7.8 生成对抗网络算法应用(2)
[141] 7.9 手写体生成(1)(上)
1294播放
06:01
7.9 手写体生成(1)(上)
[142] 7.9 手写体生成(1)(下)
1238播放
06:03
7.9 手写体生成(1)(下)
[143] 7.10 手写体生成(2)(上)
955播放
06:58
7.10 手写体生成(2)(上)
[144] 7.10 手写体生成(2)(下)
1255播放
06:57
7.10 手写体生成(2)(下)
[145] 7.11 手写体生成(3)(上)
1246播放
05:28
7.11 手写体生成(3)(上)
[146] 7.11 手写体生成(3)(下)
711播放
05:27
7.11 手写体生成(3)(下)
[147] 7.12 手写体生成(4)
1070播放
08:59
7.12 手写体生成(4)
[148] 7.13 手写体生成(5)
747播放
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7.13 手写体生成(5)
[149] 7.15 CycleGAN画风转移...
1087播放
06:05
7.15 CycleGAN画风转移(上)
[150] 7.15 CycleGAN画风转移...
733播放
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7.15 CycleGAN画风转移(下)
[151] 7.15 CycleGAN画风转移...
1077播放
07:07
7.15 CycleGAN画风转移(上)
[152] 7.15 CycleGAN画风转移...
1395播放
07:09
7.15 CycleGAN画风转移(下)
[153] 8.1 Seq2Seq模型(1)(...
754播放
06:35
8.1 Seq2Seq模型(1)(上)
[154] 8.1 Seq2Seq模型(1)(...
741播放
06:40
8.1 Seq2Seq模型(1)(下)
[155] 8.2 Seq2Seq模型(2)(...
1220播放
06:24
8.2 Seq2Seq模型(2)(上)
[156] 8.2 Seq2Seq模型(2)(...
1579播放
06:28
8.2 Seq2Seq模型(2)(下)
[157] 8.3 注意力机制模型(1)
1229播放
09:48
8.3 注意力机制模型(1)
[158] 8.4 注意力机制模型(2)(上)
1070播放
05:59
8.4 注意力机制模型(2)(上)
[159] 8.4 注意力机制模型(2)(下)
1327播放
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8.4 注意力机制模型(2)(下)
[160] 8.5 注意力机制模型(3)(上)
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8.5 注意力机制模型(3)(上)
[161] 8.5 注意力机制模型(3)(下)
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8.5 注意力机制模型(3)(下)
[162] 8.6 机器翻译(上)
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8.6 机器翻译(上)
[163] 8.6 机器翻译(下)
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8.6 机器翻译(下)
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[168] 9.4 编码解码器(1)(上)
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[171] 9.5 编码解码器(2)(下)
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[176] 9.8 情感识别分类(3)(上)
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