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课程介绍
课程来自于 【深度之眼】斯坦福李飞飞cs231
斯坦福大学计算机视觉公开课程 ：CS231n作为深度学习和计算机视觉方面的重要基础课程，在学界广受推崇。CS231n是斯坦福大学的李飞飞、Justin Johnson和Serena Yeung三位老师共同制作的2017年春节的最新教学课程，主要通过机器学习和深度学习的方法来传授机器视觉的相关内容。
课程大纲
Lecture9 CNN框架.flv
Lecture8 深度学习软件.flv
Lecture6 训练神经网络(下)-正则化.flv
Lecture6 训练神经网络(下)-迁移学习.flv
Lecture6 训练神经网络(下)-更好地优化.flv
Lecture6 训练神经网络(上)-批量归一化.flv
Lecture6 训练神经网络(上)-激活函数.flv
Lecture5 卷积神经网络历史.flv
Lecture5 卷积神经网络-视觉之外的卷积神经网络.flv
Lecture5 卷积神经网络-卷积和池化.flv
Lecture4-介绍神经网络-神经网络.flv
Lecture4-介绍神经网络-反向传播.flv
Lecture3 损失函数和优化—优化.flv
Lecture3 损失函数和优化—损失函数.flv
Lecture2 图像分类-线性分类1.flv
Lecture2 图像分类-数据驱动方法.flv
Lecture2 图像分类-K最近邻算法.flv
Lecture14 深度增强学习2.flv
Lecture14 深度增强学习1.flv
Lecture13 生成模型3.flv
Lecture13 生成模型2.flv
Lecture13 生成模型1.flv
Lecture12 可视化和理解2.flv
Lecture12 可视化和理解1.flv
Lecture11 图像目标检测和图像分割.flv
Lecture11 识别和分割2.flv
Lecture11 识别和分割1.flv
Lecture10 循环神经网络3.flv
Lecture10 循环神经网络2.flv
Lecture10 循环神经网络1.flv
Lecture1 课程介绍-历史背景.flv
Lecture1 课程介绍-课程后勤.flv
Lecture1 课程介绍-计算机视觉概述.flv
InvitedTalk：深度学习的方法及硬件.flv
InvitedTalk：对抗样本和对抗训练.flv
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