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10.计算机视觉
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Books
DeepLearning-Notes
00.导论
深度学习简史
深度学习前沿
深度学习算法
10.计算机视觉
scikit-image
绘制与转化
基础读写
像素处理
扩散模型
99.参考资料
2022-The Illustrated Stable Diffusion
图形学基础
图像滤波
信号与噪声
99.参考资料
2019-Andrew Ng-深度学习课程
interview
lesson1-week1
lesson1-week2
lesson1-week3
lesson1-week4
lesson2-week1
lesson2-week2
lesson2-week3
lesson3-week1
lesson3-week2
lesson4-week1
lesson4-week2
lesson4-week3
lesson4-week4
lesson5-week1
lesson5-week2
lesson5-week3
math
notation
SUMMARY
2021-李沐-《动手学习深度学习》
00-预告
01-课程安排
02-深度学习介绍
03-安装
04-数据读取和操作
05-线性代数
06-矩阵计算
07-自动求导
08-线性回归+基础优化算法
09-Softmax 回归
10-多层感知机
11-模型选择+过拟合和欠拟合
12-权重衰退
13-丢弃法
14-数值稳定性
15-实战Kaggle比赛：预测房价
16-Pytorch神经网络基础
17-使用和购买GPU
18-预测房价竞赛总结
19-卷积层
20-填充和步幅
21-多输入输出通道
22-池化层
23-经典卷积神经网络LeNet
24-AlexNet
25-使用块的网络 VGG
26-NiN
27-GoogLeNet
28-批量归一化
29-残差网络ResNet
30-第二部分完结竞赛：图片分类
31-CPU和GPU
32-深度学习硬件
33-单机多卡并行
34-多GPU训练实现(only QA)
35-分布式训练
36-数据增广
37-微调
38-第二次竞赛树叶分类结果
39-实战Kaggle竞赛：CIFAR-10
41-物体检测和数据集
43-树叶分类竞赛技术总结
44-物体检测算法：R-CNN,SSD,YOLO
46-语义分割
47-转置卷积
48-全连接卷积神经网络（FCN）
49-样式迁移
50-课程竞赛：牛仔行头检测
51-序列模型
53-语言模型
54-循环神经网络RNN
56-GRU
57-LSTM
58-深层循环神经网络
61-编码器-解码器架构
62-序列到序列学习
63-束搜索
65-注意力分数
68-Transformer
69-BERT 预训练
70-BERT 微调
72-优化算法
INTRODUCTION
神经网络
丢弃法
多层神经网络
反向传播
99.参考资料
A Step by Step Backpropagation Example
激活函数
ReLU
sigmoid
tanh
神经网络可视化
正向传播与反向传播
目录
图形学基础
图形学基础
