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- 第一课:从上手到多类分类
- 第二课:过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络
- 第三课:深度卷积网络,如何使用Gluon,以及核武器购买指南
- 第四课:BatchNorm,更深的卷积神经网络,图片增强和新的Kaggle练习
- 第五课:Gluon高级和优化算法基础
- 第六课:优化算法高级和计算机视觉
- 第七课:物体检测
- 第八课:物体检测·续
- 第九课:物体检测·再续
- 第十课:语义分割
- 第十一课:样式迁移
- 第十二课:循环神经网络
- 第十三课:正向传播、反向传播和通过时间反向传播
- 第十四课:实现、训练和应用循环神经网络
- 第十五课:门控循环单元(GRU)、长短期记忆(LSTM)、多层循环神经网络以及Gluon实现
- 第十六课:词向量(word2vec)
- 第十七课:GloVe、fastText和使用预训练的词向量
- 第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制
- 第十九课:应用seq2seq和注意力机制:机器翻译
MXnet 深度学习人工智能公开课的相关介绍
教程列表:
MXNet公开课 | 第一课:从上手到多类分类
MXNet公开课 I 第二课:过拟合、多层感知机、GPU和卷积神经网络
MXNet公开课I第三课:深度卷积网络,如何使用Gluon,以及核武器购买指南
MXNet公开课 I 第四课:BatchNorm,更深的卷积神经网络,图片增强和新的Kaggle练习
MXNet 公开课 I 第五课:Gluon高级和优化算法基础
MXNet公开课 I 第六课:优化算法高级和计算机视觉
MXNet公开课 I 第七课:物体检测
MXNet公开课 I 第八课:物体检测·续
MXNet公开课 I 第九课:物体检测·再续
MXNet公开课 I 第十课:语义分割
MXNet公开课 I 第十一课:样式迁移
MXNet公开课 I 第十二课:循环神经网络
MXNet公开课 I 第十三课:正向传播、反向传播和通过时间反向传播
MXNet公开课 I 第十四课:实现、训练和应用循环神经网络
MXNet公开课 I 第十五课:门控循环单元(GRU)、长短期记忆(LSTM)、多层循环神经网络以及Gluon实现
MXNet公开课 I 第十六课:词向量(word2vec)
MXNet公开课 I 第十七课:GloVe、fastText和使用预训练的词向量
MXNet公开课 I 第十八课:seq2seq(编码器和解码器)和注意力机制
MXNet公开课 I 第十九课:应用seq2seq和注意力机制:机器翻译