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EEWORLD大学堂
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深度学习与计算机视觉 斯坦福 李飞飞
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损失函数和优化 - 优化
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损失函数和优化 - 优化
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课程目录
课程笔记
课时1:课程介绍 - 计算机视觉概述
课时2:课程介绍 - 计算机视觉历史背景
课时3:课程介绍 - 课程后勤
课时4:图像分类 - 数据驱动方法
课时5:图像分类 - K最近邻算法
课时6:图像分类 - 线性分类I
课时7:损失函数和优化 - 损失函数
课时8:损失函数和优化 - 优化
课时9:介绍神经网络 - 反向传播
课时10:介绍神经网络 - 神经网络
课时11:卷积神经网络 - 历史
课时12:卷积神经网络 - 卷积和池化
课时13:卷积神经网络 - 视觉之外的卷积神经网络
课时14:激活函数
课时15:批量归一化
课时16:更好的优化
课时17:正则化
课时18:迁移学习
课时19:Caffe,Torch,Theano,TensorFlow,Keras,PyTorch等
课时20:AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet等
课时21:RNN, LSTM, GRU
课时22:语言模型
课时23:图像标注、视觉问答、 Soft attention模型
课时24:分割
课时25:定位
课时26:识别
课时27:特征可视化、倒置、对抗样本
课时28:DeepDream和风格迁移
课时29:Pixel RNN CNN
课时30:变分自编码器
课时31:生成式对抗网络
课时32:策略梯度,硬注意
课时33:Q-Learning, Actor-Critic算法
课时34:深度学习的方法及硬件
课时35:对抗样本和对抗训练
课时36:special篇:特邀对话Ian Goodfellow
课时37:special篇:特邀对话Song Han
时长:25分30秒
日期:2019/03/23
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上传者:抛砖引玉
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课程介绍
相关标签:
机器视觉
神经网络
机器学习
ML
深度学习
DL
随着搜索应用程序,图像识别、App应用、成像、医学、无人机和无人驾驶汽车,计算机视觉在我们的社会中已经变得无处不在。许多这样的应用程序,比如:图片分类、定位和检测的核心功能任务都是视觉识别技术完成的。最新发现的神经网络方法(又名“深度学习”),极大地提升了视觉识别系统的先进性能。
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用户评论
54chenjq
https://training.eeworld.com.cn/video/19033
2019年03月18日 19:26:28
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抛砖引玉
深度学习与计算机视觉 斯坦福(李飞飞)课件https://download.eeworld.com.cn/detail/%E6%8A%9B%E7%A0%96%E5%BC%95%E7%8E%89/597510
2019年03月14日 22:30:24
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HookZwCreateProcess例程的实现放在了Process.c中,形式如下:VOID NTAPI HookZwCreateProcess(){。。。。}HookZwCreateProcess例程的声明放在了Process.h中,形式如下:VOID NTAPI HookZwCreateProcess();而真正的调用,放在了Main.c中,形式如下:NTSTATUSDeviceContro
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