深度学习及应用--严骏驰--交大视频

1.1 深度学习的兴起-背景-V2

1.2 深度学习的兴起-数据集-V2

1.3 深度学习的兴起-经典场景-V3

1.4 深度学习经典场景-计算机视觉-V3

1.5 深度学习经典场景-事件序列学习-V2

2.1 卷积神经网络背景-V6

2.2 卷积神经网络基础-卷积-V2

2.3 卷积神经网络基础-池化-V2

2.4 反向传播-V2

2.5 神经网络优化器-V2

2.6 卷积神经网络实例-V2

2.7 卷积神经网络视觉应用-V2

2.8 卷积神经网络视觉应用-目标检测-V2

3.1 循环神经网络概述-V2

3.2 长短时记忆网络-V2

4.1 注意力机制基础-V2

4.2 自注意力机制-V2

4.3 注意力编解码器-V3

5.1 自动化机器学习概述-V3

5.2 神经网络架构搜索-非梯度方法-V2

5.3 神经网络架构搜索-梯度方法-V2

6.1 图神经网络引导-V2

6.2 图论深度学习方法-V2

6.3 图论深度学习应用-V2

7.1 自监督-预训练任务-V2

7.2 自监督-对比及重建-V2

8.1 生成对抗网络基础-V2

8.2 生成对抗网络进阶-V2

8.3 生成对抗网络应用-V2

9.1 量子机器学习-V2

9.2 量子深度学习-V2

10.1 自动驾驶背景-V2

10.2 感知与预测-V2

10.3 端到端自动驾驶-V2

深度学习及应用

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