京东 11.11 红包
复习CNN: filter, feature map
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CNN: 4.4 triplet loss
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CNN: 4.4 triplet loss part 2
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CNN掰开揉碎：conv_layer, filter, feature map
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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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深度学习怎么学呀？看了吴恩达的深度学习 看了小土堆的pytorch、李沐的动手学深度学深度学习也看完了！可是啥都看不懂
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2.03 残差网络 Residual network
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吴恩达CNN1.4 Padding
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【文献汇报】2024 轻量化三尺度CNN
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2.06 谷歌inception网络介绍
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【人工神经网络】01 从零开始搭建一个人工神经网络
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VGG04
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简直逆天！李永乐老师深度讲解AI！带你了解电脑如何像人一样思考，带你学习AI前沿技术/人工智能/机器学习/深度学习/神经网络/计算机技术
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1.7 单层卷积网络 one layer of convolutional network
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2.07 Inception network
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掰开揉碎CNN: pooling layer，strided convolution
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VGG01
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CNN: 3.10 R-CNN region proposal part1
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效果显著提升！用CNN+LSTM+KAN做时间序列预测项目，KAN是提升模型性能的重点？ -人工智能/机器学习/深度学习
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什么是strided convolution? 跳出格怎么处理？
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神经网络必看！如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等！清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法，绝对通俗易懂
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吴恩达CNN1.9池化层pooling layer 笔记
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CNN: 3.8 Anchor boxes part1
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CNN: 4.11 从2D到1D3D
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CNN: 4.2 one shot learning part1
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吴恩达《多模态Llama3.2|Introducing Multimodal Llama 3.2》中英字幕（deepseek翻译
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AlexNet paper 04
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