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名称
阶段
学习人数
时长
1
Dropout技术点思想和运用
人工智能
2305人学过
43分3秒
2
人脸识别项目代码整体结构
人工智能
2211人学过
13分34秒
3
人脸识别项目代码_FaceNet模型加载和使用
人工智能
2125人学过
14分32秒
4
FasterRCNN论文讲解_从RPN损失到评估指标对比
人工智能
2102人学过
1小时18分32秒
5
从FastRCNN引入FasterRCNN
人工智能
2077人学过
52分14秒
6
CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码
人工智能
2059人学过
40分6秒
7
车牌识别项目关于目标检测的问题
人工智能
2036人学过
9分30秒
8
Seq2Seq版Chatbot的数据预处理
人工智能
2012人学过
40分20秒
9
AI写唐诗_损失的计算_梯度的求解截断和更新_最终的训练代码
人工智能
1978人学过
26分33秒
10
FaceNet论文_摘要和前情介绍
人工智能
1977人学过
21分17秒
11
回归整体训练流程_详解读取数据blob_04
人工智能
1970人学过
13分51秒
12
MultiRNNCell单元
人工智能
1931人学过
12分20秒
13
AI写唐诗_从词嵌入到构建RNN再到输出层概率输出
人工智能
1928人学过
30分22秒
14
开源的FaceNet项目介绍
人工智能
1822人学过
15分14秒
15
FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS
人工智能
1820人学过
1小时16分0秒
16
MTCNN论文_摘要和介绍
人工智能
1818人学过
22分3秒
17
R-CNN和SPP-net
人工智能
1798人学过
40分22秒
18
回归整体训练流程_详解读取数据blob_03
人工智能
1686人学过
10分50秒
19
基于CascadeClassifier来提取目标框做车牌识别代码详解_01
人工智能
1647人学过
15分30秒
20
AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处
人工智能
1570人学过
38分25秒
21
从AI写唐诗到Seq2Seq再到Encoder-Decoder
人工智能
1570人学过
41分8秒
22
AI写唐诗_模型的使用_增加随机性
人工智能
1547人学过
42分44秒
23
FasterRCNN代码_添加Loss损失_smoothL1loss
人工智能
1480人学过
10分47秒
24
人脸识别任务种类_具体做法思路
人工智能
1464人学过
14分29秒
25
AI写唐诗_训练数据的构建
人工智能
1456人学过
28分15秒
26
每一个阶段每个分支的Loss损失_整合每个分支的Loss
人工智能
1423人学过
19分45秒
27
数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码
人工智能
1422人学过
32分1秒
28
深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点
人工智能
1394人学过
36分21秒
29
FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss
人工智能
1344人学过
1小时2分57秒
30
IOU以及python计算的代码
人工智能
1328人学过
10分22秒

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