[lecture 10a] RNN循环神经网络(RNN的基本形式，一对一，一对多，多对一，多对多的映射)
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[lecture 9e] CNN网络结构(SENet, ResNeXt, DenseNet, MobileNet, EfficientNet等）
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[lecture 11e] 注意力和transformer (masked attention, multi-head attention)
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[lecture 13a] 自监督学习(概述，pretext tasks）
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[lecture 9a] CNN结构(Alexnet和ZFnet)
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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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[lecture 11f] 注意力和transformer (用于图像描述的transformer的encoder部分）