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VGG04
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什么是strided convolution? 跳出格怎么处理？
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VGG02
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CNN: 4.4 triplet loss
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(中文) 掰开揉碎：initialization, covariance shift, batch normalization
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2.05 network in network and 1x1 convolution
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tangent library
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VGG 11
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2.04 Why ResNet works
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VGG 10
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AlexNet paper 01
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VGG01
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吴恩达第五课RNN笔记
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吴恩达CNN1.9池化层pooling layer 笔记
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1.7 单层卷积网络 one layer of convolutional network
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吴恩达CNN 1.2 Edge Detection Example 笔记
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复习CNN: filter, feature map
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saturating vs non-saturating non-linearities
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CNN: 3.10 R-CNN region proposal part1
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details of learning
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吴恩达CNN1.3更多边缘检测
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【B站首发全新】吴恩达最新课程-RAG的知识图谱 | Knowledge Graphs for RAG 【附课件+代码】学AI大模型的必看！！
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吴恩达表示，他看到的最令人兴奋的趋势是，生成式人工智能使人们能够以前所未有的水平创建软件，推动事物发展的速度比以往任何时候都快
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【文献汇报】2024 多尺度卷积增强Transformer
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VGG 07
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CNN: convolutional sliding window implementation 01
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吴恩达机器学习图解笔记
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小波变换+CNN绝了！误差直降89.4%! 超好涨点，你上你也行
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关于小波和注意力机制那点事
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CNN: 4.2 one shot learning part1
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CNN: 4.9 content loss function
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Inception: GoogLeNet
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(超爽中英!) 2024公认最好的【生成式AI】系列教程！3小时带你从入门到精通！
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CNN: 4.8 neural style transfer cost function part 1
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CNN: 3.10 R-CNN region proposal part 2
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CNN: 4.8 neural style transfer cost function part 2
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掰开揉碎CNN: pooling layer，strided convolution
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盘点那些轻量级CNN，内存占用减少420倍！非常好用