47 转置卷积【动手学深度学习v2】
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47.2 转置卷积是一种卷积【动手学深度学习v2】
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48 全连接卷积神经网络 FCN【动手学深度学习v2】
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44 物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO【动手学深度学习v2】
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68 Transformer【动手学深度学习v2】
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62 序列到序列学习（seq2seq）【动手学深度学习v2】
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35 分布式训练【动手学深度学习v2】
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54 循环神经网络 RNN【动手学深度学习v2】
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39 实战 Kaggle 比赛：图像分类（CIFAR-10）【动手学深度学习v2】
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14 数值稳定性 + 模型初始化和激活函数【动手学深度学习v2】
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19 卷积层【动手学深度学习v2】
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51 序列模型【动手学深度学习v2】
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28 批量归一化【动手学深度学习v2】
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15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测【动手学深度学习v2】
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41 物体检测和数据集【动手学深度学习v2】
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45 SSD实现【动手学深度学习v2】
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29 残差网络 ResNet【动手学深度学习v2】
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11 模型选择 + 过拟合和欠拟合【动手学深度学习v2】
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04 数据操作 + 数据预处理【动手学深度学习v2】
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29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型【动手学深度学习v2】
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61 编码器-解码器架构【动手学深度学习v2】
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57 长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】
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52 文本预处理【动手学深度学习v2】
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06 矩阵计算【动手学深度学习v2】
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59 双向循环神经网络【动手学深度学习v2】
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34 多GPU训练实现【动手学深度学习v2】
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10 多层感知机 + 代码实现 - 动手学深度学习v2
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64 注意力机制【动手学深度学习v2】
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67 自注意力【动手学深度学习v2】
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65 注意力分数【动手学深度学习v2】
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49 样式迁移【动手学深度学习v2】
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55 循环神经网络 RNN 的实现【动手学深度学习v2】
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36 数据增广【动手学深度学习v2】
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21 卷积层里的多输入多输出通道【动手学深度学习v2】
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37 微调【动手学深度学习v2】
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53 语言模型【动手学深度学习v2】
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31 深度学习硬件：CPU 和 GPU【动手学深度学习v2】
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56 门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】
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42 锚框【动手学深度学习v2】
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30 第二部分完结竞赛：图片分类【动手学深度学习v2】
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05 线性代数【动手学深度学习v2】