mxnet学习教程-1LSWR
- [第一季完结] 第十九课:应用seq2seq和注意力机制:机器翻译.mp4209.85MB
- 第一课:从上手到多类分类.mp4361.67MB
- 第七课:物体检测.mp4158.47MB
- 第三课:深度卷积网络,如何使用Gluon,以及指南.mp4679.06MB
- 第九课:物体检测3.mp4180.92MB
- 第五课:Gluon高级和优化算法基础.mp4215.50MB
- 第八课:物体检测2.mp4120.28MB
- 第六课:优化算法高级和计算机视觉.mp4236.98MB
- 第十一课:样式迁移.mp4192.28MB
- 第十七课:GloVe、fastText和使用预训练的词向量.mp4155.24MB
- 第十三课 正向传播、反向传播和通过时间反向传播.mp4121.04MB
- 第十二课:循环神经网络.mp4149.47MB
- 第十五课:门控循环单元(GRU)、长短期记忆(LSTM)、多层循环神经网络以及Gluon实现.mp4148.99MB
- 第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制.mp4113.39MB
- 第十六课:词向量(word2vec).mp4142.63MB
- 第十四课:实现、训练和应用循环神经网络.mp4157.33MB
- 第十课:语义分割.mp4163.11MB
- 第四课:BatchNorm,更深的卷积神经网络,图片增强和新的Kaggle练习.mp4624.91MB
- CreateTime2022-10-12
- UpdateTime2022-10-18
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