27.数据集获取
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还得看吴恩达！一口气讲透CNN、RNN、GAN、LSTM、YOLO、transformer等六大深度学习神经网路算法！真的不要太爽~（AI人工智能丨机器学习）
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11.LeNet-5数据加载与处理
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04.激活函数sigmoid
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27.epoch,batch和iteration
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18.残差块的实现
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LSTM泛滥？transformer太难？A会最新时序模型框架，模型创新快人一步！
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01.mnist案例简介与数据加载
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19.resNet简介
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P22-2.2Pytorch构建分类器-第1步-下载数据集-part1
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26.梯度下降算法
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P21-2.2Pytorch构建分类器-第0步-数据集介绍
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03.1.2opencv简介及其安装方法
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10.参数初始化
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01.图像分类简介
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P234-第12天-15-列表内字典数据排序
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27. 3.3 图像平滑总结
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详解深度学习如何使用自己的数据集跑通项目并改进，图像分类、分割、检测等项目具体实例讲解
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20-数据类型
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28.微调模型训练
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20.resNet中残差模块的构建
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13.B4模块实现
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【李宏毅】2024年公认最好的【机器学习】教程！从入门到进阶，一套全解决！2024机器学习算法-附带课件代码
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不愧是GitHub大佬！半天就教会了我YOLO、SSD、FasterRCNN、FastRCNN、SPPNet、RCNN等六大目标检测算法！深度学习/物体检测
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起猛了！价值5980￥的深度学习【PyTorch入门到进阶】教程三小时即可速通，老师讲的太通俗易懂了！
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15.3.1 图像的仿射变换
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09.其他激活函数及选择
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11-体验数据类型转换
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24.tf.image进行图像增强
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12-数据类型转换函数
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动画讲解「Transformer」，一步一步深入浅出解释Transformer原理！这可能是我看到过最通俗易懂的Transformer教程了吧！-人工智能
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搞深度学习因数据不够质量不好导致模型性能差怎么办？30分钟用一个视频全都给你解决！-神经网络/图像处理/计算机视觉
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12.He初始化
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20.交叉熵损失函数
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16.inceptionV2,V3和总结
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32.adagrad
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强推！这可能是唯一能将AI Agent讲清楚的课程了，公认最适合新手入门Agent大模型实战系列，3小时全流程解读分析，简直比刷剧还爽！人工智能|大模型
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46.4.2 shi-tomas检点检测
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09.GoogLeNet简介和Inception简介
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04.张量的基本操作
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17.ResNet简介和残差块