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研究发现卷积核较小的时候不仅可以提高运算量，且对图片benshen
GoogLeNet
在每个隐藏层都使用了不同大小的卷积核，从不同的视觉大小更深刻得学习图片
- 全部任务
- 课时1 深度学习框架简介.mp4
- 课时2 PyTorch功能演示....
- 课时3 开发环境安装（简介）.m...
- 课时4 简单回归问题-.mp4
- 课时5 简单回归问题-2.mp4
- 课时6 回归问题实战.mp4
- 课时7 分类问题引入-1.mp4
- 课时8 分类问题引入-2.mp4
- 课时9 手写数字识别初体验-1....
- 课时10 手写数字识别初体验-2...
- 课时11 手写数字识别初体验-3...
- 课时12 手写数字识别初体验-4...
- 课时13 手写数字识别初体验-5...
- 课时14 张量数据类型-1.mp...
- 课时15 张量数据类型-2.mp...
- 课时16 创建Tensor-1....
- 课时17 创建Tensor-2....
- 课时18 索引与切片-1.mp4
- 课时19 索引与切片-2.mp4
- 课时20 维度变换-1.mp4
- 课时21 维度变换-2.mp4
- 课时22 维度变换-3.mp4
- 课时23 维度变换-4.mp4
- 课时24 Broadcastin...
- 课时25 Broadcastin...
- 课时26 Broadcastin...
- 课时27 合并与分割-1.mp4
- 课时28 合并与分割-2.mp4
- 课时29 数学运算-1.mp4
- 课时30 数学运算-2.mp4
- 课时31 属性统计-1.mp4
- 课时32 属性统计-2.mp4
- 课时33 高阶操作_2.mp4
- 课时34 什么是梯度-1.mp4
- 课时35 什么是梯度-2.mp4
- 课时36 常见函数的梯度.mp4
- 课时37 激活函数与Loss的梯...
- 课时38 激活函数与Loss的梯...
- 课时39 激活函数与Loss的梯...
- 课时40 激活函数与Loss的梯...
- 课时41 感知机的梯度推导-1....
- 课时42 感知机的梯度推导-2....
- 课时43 链式法则.mp4
- 课时44 反向传播算法-1.mp...
- 课时45 反向传播算法-2.mp...
- 课时46 优化问题实战.mp4
- 课时47 Logistic Re...
- 课时48 交叉熵-1.mp4
- 课时49 交叉熵-2.mp4
- 课时50 多分类问题实战.mp4
- 课时51 全连接层.mp4
- 课时52 激活函数与GPU加速....
- 课时53 MNIST测试实战.m...
- 课时54 Visdom可视化.m...
- 课时55 过拟合与欠拟合.mp4
- 课时56 交叉验证-1.mp4
- 课时57 交叉验证-2.mp4
- 课时58 Regularizat...
- 课时59 动量与学习率衰减.mp...
- 课时60 Early stopp...
- 课时61 什么是卷积-1.mp4
- 课时62 什么是卷积-2.mp4
- 课时63 卷积神经网络-1.mp...
- 课时64 卷积神经网络-2.mp...
- 课时65 卷积神经网络-3.mp...
- 课时66 池化层与采样.mp4
- 课时67 BatchNorm-1...
- 课时68 BatchNorm-2...
- 课时69 经典卷积网络 LeNe...
- 课时70 经典卷积网络 LeNe...
- 课时71 ResNet与Dens...
- 课时72 ResNet与Dens...
- 课时73 nn.Module模块...
- 课时74 nn.Module模块...
- 课时75 数据增强.mp4
- 课时76 CIFAR10数据集介...
- 课时77 卷积神经网络实战-1....
- 课时78 卷积神经网络实战-2....
- 课时79 卷积神经网络训练.mp...
- 课时80 ResNet实战-1....
- 课时81 ResNet实战-2....
- 课时82 ResNet实战-3....
- 课时83 ResNet实战-4....
- 课时84 实战小结.mp4
- 课时85 时间序列表示方法.mp...
- 课时86 RNN原理-1.mp4
- 课时87 RNN原理-.mp4
- 课时88 RNN Layer使用...
- 课时89 RNN Layer使用...
- 课时90 时间序列预测实战.mp...
- 课时91 梯度弥散与梯度爆炸.m...
- 课时92 LSTM原理-.mp4
- 课时93 LSTM原理-2.mp...
- 课时94 LSTM Layer使...
- 课时95 情感分类问题实战.mp...
- 课时97 数据预处理.mp4
- 课时96 Pokemon数据集....
- 课时98 自定义数据集实战-1....
- 课时99 自定义数据集实战-2....
- 课时100 自定义数据集实战-3...
- 课时101 自定义数据集实战-4...
- 课时102 自定义数据集实战-5...
- 课时103 自定义网络.mp4
- 课时105 自定义网络实战.mp...
- 课时106 迁移学习.mp4
- 课时107 迁移学习实战.mp4
- 课时108 无监督学习.mp4
- 课时109 Auto-Encod...
- 课时110 Auto-Encod...
- 课时111 Adversaria...
- 课时112 变分Auto-Enc...
- 课时113 Reparamete...
- 课时114 变分自编码器VAE....
- 课时115 Auto-Encod...
- 课时116 Auto-Encod...
- 课时117 变分Auto-Enc...
- 课时118 变分Auto-Enc...
- 课时119 数据的分布.mp4
- 课时120 画家的成长历程.mp...
- 课时121 GAN原理.mp4
- 课时122 纳什均衡-D.mp4
- 课时123 纳什均衡-G.mp4
- 课时124 JS散度的缺陷.mp...
- 课时125 EM距离.mp4
- 课时126 WGAN与WGAN-...
- 课时127 GAN实战-GD实现...
- 课时128 GAN实战-网络训练...
- 课时129 GAN实战-网络训练...
- 课时130 WGAN-GP实战....
- 课时131 Ubuntu系统安装...
- 课时132 Anaconda安装...
- 课时133 CUDA 10安装....
- 课时134 环境变量配置.mp4
- 课时135 cudnn安装.mp...
- 课时136 PyCharm安装与...
- 课时137 生物神经元结构.mp...
- 课时138 感知机的提出.mp4
- 课时139 BP神经网络.mp4
- 课时140 CNN和LSTM的发...
- 课时141 人工智能的低潮.mp...
- 课时142 深度学习的诞生.mp...
- 课时144 权值的表示.mp4
- 课时145 多层感知机的实现.m...
- 课时146 多层感知机前向传播....
- 课时147 多层感知机反向传播....
- 课时148 多层感知机反向传播-...
- 课时149 多层感知机反向传播-...
- 课时150 多层感知机的训练.m...
- 课时151 多层感知机的测试.m...
- 课时152 实战小结.mp4
- 每日作业
- 上阶段考核通过卡点
- 每日作业
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