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├─ 任务91:读取和显示数字图像.mp4 - 35.9M
├─ 任务64:Attention for Image Captioning.mp4 - 102.7M
├─ 任务79:创建Tokenizer01.mp4 - 20.9M
├─ 任务74:看图说话任务一-03.mp4 - 57.9M
├─ 任务70:neural network optimizer直播-03.mp4 - 143.8M
├─ 任务71:项目介绍.mp4 - 26.9M
├─ 任务69:neural network optimizer直播-02.mp4 - 75.5M
├─ 任务90:如何评价标题生成模型的性能.mp4 - 86.9M
├─ 任务80:创建Tokenizer02.mp4 - 62.4M
├─ 任务7:GPU驱动程序安装.mp4 - 17.7M
├─ 任务6:开发环境的配置, Python, Numpy, Keras入门教程.mp4 - 46.9M
├─ 任务73:看图说话任务一-02.mp4 - 35.5M
├─ 任务86:如何训练模型.mp4 - 65.1M
├─ 任务66:Self-Attention.mp4 - 51.7M
├─ 任务65:Attention for Machine Translation.mp4 - 46M
├─ 任务75:任务介绍.mp4 - 36.4M
├─ 任务76:如何实现 load_img_as_np_array 这个函数.mp4 - 16.5M
├─ 任务67:Attention总结.mp4 - 20.2M
├─ 任务82:产生模型需要的输入数据02.mp4 - 56.7M
├─ 任务8:CUDA的安装.mp4 - 21.4M
├─ 任务98:Canny边缘检测.mp4 - 31.4M
├─ 任务203:二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理.mp4 - 16.3M
├─ 任务23:数据预处理 数据增强.mp4 - 62.7M
├─ 任务187:Transposed Convolution原理与运用.mp4 - 123M
├─ 任务94:图像去噪声.mp4 - 43.6M
├─ 任务182:SSD中分类损失函数详解.mp4 - 11.6M
├─ 任务212:MobileNet, Depthwise Seperable Convolution的原理计算量分析.mp4 - 56.9M
├─ 任务200:SSD解码的实现.mp4 - 111.4M
├─ 任务22:使用PyCharm Keras建立深度网络模型.mp4 - 257.8M
├─ 任务177:VGG16到SSD网络的演化 L2Normalization层的实现.mp4 - 131.5M
├─ 任务96:图像关键点检测.mp4 - 11.7M
├─ 任务179:使用卷积作为最后的预测层详解.mp4 - 17.4M
├─ 任务9:cuDNN的安装, Tensorflow, PyTorch的GPU测试.mp4 - 31.4M
├─ 任务190:使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解.mp4 - 84.3M
├─ 任务92:数字图像大小缩放.mp4 - 37.3M
├─ 任务184:SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4 - 12.2M
├─ 任务202:二值化神经网络的简介.mp4 - 37.2M
├─ 任务198:具有7层的SSD的网络结构讲解.mp4 - 147.8M
├─ 任务93:数字图像直方图均衡.mp4 - 35M
├─ 任务97:道路行车道检测简介.mp4 - 17.7M
├─ 任务175:SSD的训练过程.mp4 - 53.4M
├─ 任务87:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数01.mp4 - 22.7M
├─ 任务186:基于深度学习的图像分割U-Net的原理.mp4 - 79.4M
├─ 任务206:二值化全连接网络的代码讲解.mp4 - 46.5M
├─ 任务178:SSD各个技术对失败率的影响 Atrous卷积层的原理.mp4 - 13.6M
├─ 任务95:图像边缘检测.mp4 - 47.4M
├─ 任务17:损失函数推演.mp4 - 83.2M
├─ 任务27:神经网络分类问题的经典数据(集鸢尾花数据集)介绍,神经网络Python库Keras的介绍.mp4 - 81.2M
├─ 任务193:SSD的原理回顾.mp4 - 47.7M
└─ 任务194:编程项目的训练数据介绍.mp4 - 58.7M
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