T心学院计算机视觉CV(11980）__既_共：7.00GB

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文件名称：	T心学院计算机视觉CV(11980）__既_共：7.00GB
文件总数量：	156条
压缩文件数量：	1条
压缩文件比：	0.64%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2020-5-20 23:53:26

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    任务229：使用PyTorch定义Siamese网络结构_.mp4
    任务221：TransposedConvolution的应用
    任务213：ShuffleNet
    任务170：RCNNFastRCNNFasterRCNN的总结_.mp4
    任务169：FasterRCNNRegionProposalNetwork_.mp4
    任务164：NonMaxSuppressionIoU和HardNegativeMining_.mp4
    任务9：cuDNN的An装
    任务99：Huo夫变换用于直线检.测_.mp4
    任务98：Canny边缘检.测_.mp4
    任务97：道路行车道检.测简介_.mp4
    任务96：图像关键点检.测_.mp4
    任务95：图像边缘检.测_.mp4
    任务94：图像去噪声_.mp4
    任务93：数字图像直方图均衡_.mp4
    任务92：数字图像大小缩放_.mp4
    任务91：读取和显示数字图像_.mp4
    任务90：如何评价标题生成模型的性能_.mp4
    任务8：CUDA的An装_.mp4
    任务89：如何调用generate_caption函数_.mp4
    任务88：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02_.mp4
    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
    任务86：如何训练模型_.mp4
    任务85：LSTMAdd层的介绍_.mp4
    任务84：InputEmbedding和Dropout层介绍_.mp4
    任务83：任务的概述_.mp4
    任务82：产生模型需要的输入数据02_.mp4
    任务81：产生模型需要的输入数据01_.mp4
    任务80：创建Tokenizer02_.mp4
    任务7：GPU驱动程序An装_.mp4
    任务79：创建Tokenizer01_.mp4
    任务78：如何实现“extract_features”函数_.mp4
    任务77：如何实现“load_vgg16_model”函数_.mp4
    任务76：如何实现load_img_as_np_array这个函数_.mp4
    任务75：任务介绍_.mp4
    任务74：看图说话任务一03_.mp4
    任务73：看图说话任务一02_.mp4
    任务72：看图说话任务一01_.mp4
    任务71：项目介绍_.mp4
    任务70：neuralnetworkoptimizer直播03_.mp4
    任务6：开发环境的配置
    任务69：neuralnetworkoptimizer直播02_.mp4
    任务68：neuralnetworkoptimizer直播01_.mp4
    任务67：Attention总结_.mp4
    任务66：SelfAttention_.mp4
    任务65：AttentionforMachineTranslation_.mp4
    任务64：AttentionforImageCaptioning_.mp4
    任务63：回顾RNN与LSTM_.mp4
    任务62：Seq2Seq模型_.mp4
    任务61：MultimodalLearning_.mp4
    任务60：机器翻译_.mp4
    任务5：深度学习的总结_.mp4
    任务59：GatedRecurrentUnit_.mp4
    任务58：BiDirectionalLSTM_.mp4
    任务57：LSTM的应用_.mp4
    任务56：LSTM的介绍_.mp4
    任务55：GradientClipping_.mp4
    任务54：梯度爆炸和梯度消失_.mp4
    任务53：RNN的深度_.mp4
    任务52：语言模型_.mp4
    任务51：递归神经网络介绍_.mp4
    任务50：为什么需要递归神经网络？_.mp4
    任务4：深度学习在计算机视觉中的应用_.mp4
    任务49：作业讲解与答疑02_.mp4
    任务48：作业讲解与答疑01_.mp4
    任务47：最大范数约束神经元的初始化_.mp4
    任务46：正则化_.mp4
    任务45：DropOut训练_.mp4
    任务44：过拟合_.mp4
    任务43：梯度消亡解决方案_.mp4
    任务42：梯度消亡问题分析_.mp4
    任务41：梯度消亡_.mp4
    任务40：Neural.Network.Loss直播03_.mp4
    任务3：现代深度学习的典型例子_.mp4
    任务39：Neural.Network.Loss直播02_.mp4
    任务38：Neural.Network.Loss直播01_.mp4
    任务37：神经网络数学原理（7）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）续_.mp4
    任务36：神经网络数学原理（6）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）_.mp4
    任务35：神经网络数学原理（5）：神经网络BP（误差反向传递）算法续_.mp4
    任务34：神经网络数学原理（4）：神经网络BP（误差反向传播）算法_.mp4
    任务33：神经网络数学原理（3）：神经网络的前馈（FeedForward）算法续，Softmax层的数值问题_.mp4
    任务32：神经网络数学原理（2）：神经网络的前馈（FeedForward）算法_.mp4
    任务31：神经网络数学原理（1）：神经网络的结点，权值，激活函数_.mp4
    任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络解读训练输出的ri志了解如何评价神经网络的性能_.mp4
    任务2：深度学习的发展历史_.mp4
    任务29：使用Keras创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络_.mp4
    任务28：使用Pandas读取鸢尾花数据集，使用LabelEncoder对类别标签进行编码_.mp4
    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
    任务26：查看网络训练过程判断网络是否过拟合欠拟合_.mp4
    任务25：训练网络保存训练的中间过程数据_.mp4
    任务24：建立BatchGenerator高效读取数据_.mp4
    任务23：数据预处理数据增强_.mp4
    任务231：使用PyTorch写测试网络的代码_.mp4
    任务230：使用PyTorch写训练网络的代码_.mp4
    任务22：使用PyCharmKeras建立深度网络模型_.mp4
    任务228：使用PyTorchtorchvision库高效读取数据_.mp4