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[lecture 11d] 注意力和transformer (positional encoding 位置编码)
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[lecture 11e] 注意力和transformer (masked attention, multi-head attention)
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[lecture 11d] 注意力和transformer (positional encoding 补充，代码实现，距离计算)
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[lecture 11c] 注意力和transformer (从attention演变到self-attention)
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[lecture 11f] 注意力和transformer (用于图像描述的transformer的encoder部分）
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[lecture 11b] 注意力和transformer (attention性别偏见较正，与NLP中的注意力比较)
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[lecture 11a] 注意力和transformer (基于视觉注意力的image captioning）
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[lecture 15c] 分割和检测(Fast R-CNN, Faster R-CNN)
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[lecture 11g] 注意力和transformer (用于图像描述的transformer的decoder部分, transformer总结）
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[lecture 5] 卷积神经网络 cs231n(2021)
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[lecture 10e] RNN循环神经网络(LSTM, GRU）
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[lecture 6] 深度学习硬件和软件 cs231n(2021)
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检测和分割(语义分割)
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[lecture 4b] 神经网络和反向传播 cs231n(2021)
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cs231n(2021) 历史和概述 Lecture 1a
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[lecture 10c] RNN循环神经网络(Image captioning 图像描述）
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[lecture 8a] 神经网络的训练(SGD存在的问题, loss的等高线图，Hessian的条件数)
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[lecture 12a] 生成式模型(生成式模型的分类学，显式和隐式的概率模型）
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Gumbel Softmax补充说明
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[lecture 3] 损失函数和优化方法 cs231n(2021)
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自监督学习(simCLR）
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[lecture 15d] 分割和检测(RPN, Faster-RCNN)
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太厉害了！终于有人能把OpenCV图像处理+YOLO目标检测讲的这么通俗易懂了！无偿分享学不会你来找我！_计算机视觉/深度学习/OpenCV/YOLO
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[lecture 2] 图像分类 kNN和线性分类器 cs231n(2021)
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[lecture 15e] 分割和检测(Yolo, Mask R-CNN， Mesh R-CNN等)
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[lecture 9a] CNN结构(Alexnet和ZFnet)
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神经网络可视化 (对抗扰动， Deep dream， 特征反转，纹理合成，神经风格化)
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[lecture 10b] RNN循环神经网络(RNN可理解性与可视化）
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[lecture 13a] 自监督学习(概述，pretext tasks）
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2025最好出论文的方向：结合图神经网络GNN构建局部特征！50集理论基础+创新点讲解，学会轻松发SCI！（AI人工智能丨机器学习丨深度学习丨计算机视觉丨CV）
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[lecture 13d] 自监督学习( video coloring, 视频上色）
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【动手学AI系列 2】AI写作文 / 对着图手撕RNN，从零开始手写循环神经网络实现训练AI写作文 （教程较长，看结果请拉到最后）
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