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深度學(xué)習(xí)
1694內(nèi)容??
關(guān)注
涵蓋深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型、框架、開(kāi)發(fā)與應(yīng)用知識(shí)。
文章
博文
課程
共 272 條
深度學(xué)習(xí)caffe Yolo復(fù)現(xiàn)與人臉檢測(cè)視頻課程(caffe進(jìn)階)
深度學(xué)習(xí)caffe Yolo復(fù)現(xiàn)與人臉檢測(cè)視頻課程(caffe進(jìn)階)
浦深 · 14課時(shí) · 41902人學(xué)習(xí)
物體檢測(cè)論文Yolo之caffe復(fù)現(xiàn)與人臉檢測(cè)
現(xiàn)進(jìn)行盜版視頻舉報(bào),第一名舉報(bào),核實(shí)無(wú)誤后,將獎(jiǎng)勵(lì)200元
理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想與物體檢測(cè)
實(shí)時(shí)物體檢測(cè)Yolo論文算法深入理解1
[手把手教學(xué)]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單特征用電負(fù)荷預(yù)測(cè)
[手把手教學(xué)]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單特征用電負(fù)荷預(yù)測(cè)
炮哥帶你學(xué) · 21課時(shí) · 179人學(xué)習(xí)
1.1 課程先導(dǎo)與課程結(jié)構(gòu)
2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)
2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)單元
2.3 為什么要加入激活函數(shù)
[手把手教學(xué)]基于RNN、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單特征用電負(fù)荷預(yù)測(cè)
[手把手教學(xué)]基于RNN、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單特征用電負(fù)荷預(yù)測(cè)
炮哥帶你學(xué) · 24課時(shí) · 717人學(xué)習(xí)
1.1 課程先導(dǎo)與課程結(jié)構(gòu)
2.2 RNN和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比
2.3 RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型及其權(quán)重共享
2.4 RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播
[手把手教學(xué)]基于CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單特征用電負(fù)荷預(yù)測(cè)
[手把手教學(xué)]基于CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單特征用電負(fù)荷預(yù)測(cè)
炮哥帶你學(xué) · 31課時(shí) · 528人學(xué)習(xí)
1.1 課程先導(dǎo)與課程結(jié)構(gòu)
2.1 卷積運(yùn)算
2.2 填充和步幅
2.3 卷積運(yùn)算輸出特征圖計(jì)算公式
[多特征預(yù)測(cè)]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征電力負(fù)荷預(yù)測(cè)
[多特征預(yù)測(cè)]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多特征電力負(fù)荷預(yù)測(cè)
炮哥帶你學(xué) · 21課時(shí) · 212人學(xué)習(xí)
課程先導(dǎo)與課程結(jié)構(gòu)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)單元
為什么要加入激活函數(shù)
[多特征預(yù)測(cè)]基于RNN、LSTM多特征用電負(fù)荷預(yù)測(cè)
[多特征預(yù)測(cè)]基于RNN、LSTM多特征用電負(fù)荷預(yù)測(cè)
炮哥帶你學(xué) · 24課時(shí) · 1750人學(xué)習(xí)
課程先導(dǎo)與課程結(jié)構(gòu)
RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
RNN和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比
RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型及其權(quán)重共享
決勝AI-強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)系列視頻課程
決勝AI-強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)系列視頻課程
唐宇迪 · 21課時(shí) · 30131人學(xué)習(xí)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念
馬爾科夫決策過(guò)程
Bellman方程
Python時(shí)間序列原理分析及實(shí)戰(zhàn)視頻課程
Python時(shí)間序列原理分析及實(shí)戰(zhàn)視頻課程
唐宇迪 · 17課時(shí) · 21399人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
Pandas生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)
Pandas數(shù)據(jù)重采樣
Pandas滑動(dòng)窗口
Python文本數(shù)據(jù)分析視頻課程(原理+新聞分類(lèi)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn))
Python文本數(shù)據(jù)分析視頻課程(原理+新聞分類(lèi)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn))
唐宇迪 · 14課時(shí) · 16181人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
文本分析與關(guān)鍵詞提取
相似度計(jì)算
貝葉斯算法概述
大數(shù)據(jù) Python數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)-pandas實(shí)戰(zhàn)視頻課程
大數(shù)據(jù) Python數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)-pandas實(shí)戰(zhàn)視頻課程
唐宇迪 · 19課時(shí) · 17100人學(xué)習(xí)
pandas概述
基本操作
索引結(jié)構(gòu)
groupby操作
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)
唐宇迪 · 16課時(shí) · 20281人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)形象解釋
對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)工作原理
Tensorflow安裝(建議Python3.5版本下安裝)
深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目-利用RNN與LSTM網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行唐詩(shī)生成視頻課程
深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目-利用RNN與LSTM網(wǎng)絡(luò)原理進(jìn)行唐詩(shī)生成視頻課程
唐宇迪 · 19課時(shí) · 14401人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)
RNN網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)
LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-Seq2Seq序列生模型
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-Seq2Seq序列生模型
唐宇迪 · 15課時(shí) · 6975人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
機(jī)器翻譯技術(shù)發(fā)展
Seq2Seq網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)
Seq2Seq網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
Tensorflow學(xué)習(xí)及案例分析視頻課程(讓自己的樣本run起來(lái))
Tensorflow學(xué)習(xí)及案例分析視頻課程(讓自己的樣本run起來(lái))
XIAN · 19課時(shí) · 53506人學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)課程內(nèi)容
深度學(xué)習(xí)課程結(jié)構(gòu)
tensorflow相關(guān)軟件安裝
Python-Opencv2簡(jiǎn)單示例
Python數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)篇2:Pandas圖解,使抽象的數(shù)據(jù)具象為可觸摸的圖形
Python數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)篇2:Pandas圖解,使抽象的數(shù)據(jù)具象為可觸摸的圖形
關(guān)東升 · 68課時(shí) · 15240人學(xué)習(xí)
課程介紹
學(xué)習(xí)Pandas前置知識(shí)點(diǎn)
pandas是什么?
為什么選擇pandas
自然語(yǔ)言處理初級(jí)教程
自然語(yǔ)言處理初級(jí)教程
執(zhí)著老師 · 5課時(shí) · 241人學(xué)習(xí)
課程說(shuō)明
基于rnn的語(yǔ)言模型
基于lstm的語(yǔ)言模型
用rnn實(shí)現(xiàn)sequence to seqence
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-StyleTransfer(基于Tensorflow)
唐宇迪 · 18課時(shí) · 11232人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
Tensorflow安裝
style-transfer基本原理
風(fēng)格生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)原理
Tensorflow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-文本分類(lèi)
Tensorflow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-文本分類(lèi)
唐宇迪 · 16課時(shí) · 18780人學(xué)習(xí)
課程任務(wù)與環(huán)境簡(jiǎn)介
Tensorflow安裝
數(shù)據(jù)與任務(wù)簡(jiǎn)介
如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行文本分類(lèi)
《深度學(xué)習(xí):從入門(mén)到精通:基于Keras》進(jìn)階篇
《深度學(xué)習(xí):從入門(mén)到精通:基于Keras》進(jìn)階篇
謝佳標(biāo) · 84課時(shí) · 2988人學(xué)習(xí)
簡(jiǎn)述全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像數(shù)據(jù)處理中的不足處
卷積網(wǎng)絡(luò)基本原理
卷積層原理概述
卷積層原理-padding技巧
深度學(xué)習(xí)原理詳解及Python代碼實(shí)現(xiàn)
深度學(xué)習(xí)原理詳解及Python代碼實(shí)現(xiàn)
白老師 · 64課時(shí) · 4687人學(xué)習(xí)
課程介紹
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展簡(jiǎn)史與特點(diǎn)
深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用
神經(jīng)元
深度學(xué)習(xí)之Tensorflow基礎(chǔ)快速入視頻課程【1.7版本】
深度學(xué)習(xí)之Tensorflow基礎(chǔ)快速入視頻課程【1.7版本】
張敏 · 21課時(shí) · 2651人學(xué)習(xí)
tensorflow簡(jiǎn)介及環(huán)境安裝
tensorflow開(kāi)發(fā)基本步驟
tensorflow中基本概念
熟悉tensorflow常見(jiàn)API【上】
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
齊向彬 · 21課時(shí) · 822人學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)介紹
基本概念
決策數(shù)算法
決策數(shù)應(yīng)用
Python數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)篇1:NumPy圖解,使抽象的數(shù)據(jù)具象為可觸摸的圖形
Python數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)篇1:NumPy圖解,使抽象的數(shù)據(jù)具象為可觸摸的圖形
關(guān)東升 · 79課時(shí) · 20179人學(xué)習(xí)
課程介紹
學(xué)習(xí)NumPy前置知識(shí)點(diǎn)
NumPy是什么?
為什么選擇NumPy?
Python人工智能入門(mén)專(zhuān)題課|游戲破解/動(dòng)態(tài)二維碼/微信/爬蟲(chóng)
Python人工智能入門(mén)專(zhuān)題課|游戲破解/動(dòng)態(tài)二維碼/微信/爬蟲(chóng)
扣丁學(xué)堂 · 22課時(shí) · 1399人學(xué)習(xí)
Python工具安裝
人工智能入門(mén)及整蠱小程序簡(jiǎn)介
播放音樂(lè)
更改桌面與整蠱小程序
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)入門(mén)視頻課程(C/C++/Python3語(yǔ)言實(shí)現(xiàn))
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)入門(mén)視頻課程(C/C++/Python3語(yǔ)言實(shí)現(xiàn))
銀河星君 · 66課時(shí) · 2083人學(xué)習(xí)
1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程介紹
1.2 c_cpp編程IDE操作入門(mén)
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
2.2 多層神經(jīng)元前向計(jì)算
人工智能深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)(下)實(shí)踐
人工智能深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)(下)實(shí)踐
馬克-to-win · 9課時(shí) · 55人學(xué)習(xí)
Anaconda下載,安裝
Jupyter notebook的用法
如何建立安裝Tensorflow所需的Anaconda虛擬環(huán)
如何在Anaconda虛擬環(huán)境安裝Tensorflow與Ke
Google技術(shù)團(tuán)隊(duì)帶你用golang實(shí)踐深度學(xué)習(xí)
Google技術(shù)團(tuán)隊(duì)帶你用golang實(shí)踐深度學(xué)習(xí)
尹成 · 96課時(shí) · 3237人學(xué)習(xí)
1深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2機(jī)器學(xué)習(xí)原理
3深度學(xué)習(xí)原理
4深度學(xué)習(xí)加法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路徑原理以及梯度概念
智能制造數(shù)字產(chǎn)品設(shè)計(jì)與仿真應(yīng)用精選APP案例
智能制造數(shù)字產(chǎn)品設(shè)計(jì)與仿真應(yīng)用精選APP案例
悅知大學(xué) · 100課時(shí) · 91人學(xué)習(xí)
多芯電纜電容計(jì)算APP
電磁閥受力分析APP
空氣介質(zhì)可變電容器電容計(jì)算APP
固體介質(zhì)可變電容器電容計(jì)算APP
智能制造知識(shí)詞條解讀
智能制造知識(shí)詞條解讀
悅知大學(xué) · 50課時(shí) · 2171人學(xué)習(xí)
邊緣計(jì)算
系統(tǒng)之系統(tǒng)
工聯(lián)網(wǎng)
設(shè)備維護(hù)、維修和大修
Pytorch快速入門(mén)
Pytorch快速入門(mén)
覃秉豐 · 31課時(shí) · 9842人學(xué)習(xí)
PyTorch框架介紹
pytorch安裝介紹
tensor的屬性
數(shù)據(jù)生成
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與GAN課程:深度學(xué)習(xí)中的高級(jí)主題
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與GAN課程:深度學(xué)習(xí)中的高級(jí)主題
機(jī)械工業(yè)出版社華章IT · 30課時(shí) · 333人學(xué)習(xí)
引言
人工智能的基礎(chǔ)
人工智能的現(xiàn)狀
生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
OpenCV 特征提取與檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)視頻課程
OpenCV 特征提取與檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)視頻課程
賈志剛 · 26課時(shí) · 95567人學(xué)習(xí)
概述
OpenCV3.1.0編譯
Harris角點(diǎn)檢測(cè)-01
Harris角點(diǎn)檢測(cè)-02
《深度學(xué)習(xí):從入門(mén)到精通:基于Keras》
《深度學(xué)習(xí):從入門(mén)到精通:基于Keras》
謝佳標(biāo) · 176課時(shí) · 1411人學(xué)習(xí)
課程介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)介紹
神經(jīng)元結(jié)構(gòu)講解
用python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元demo
TensorFlow 2 深度學(xué)習(xí)
TensorFlow 2 深度學(xué)習(xí)
博卓教育 · 4課時(shí) · 121人學(xué)習(xí)
TensorFlow 2 深度學(xué)習(xí)(一)
TensorFlow 2 深度學(xué)習(xí)(二)
TensorFlow 2 深度學(xué)習(xí)(三)
TensorFlow 2 深度學(xué)習(xí)(四)
強(qiáng)化Q學(xué)習(xí)構(gòu)建Turtle控制的人工智能代理【中字】
強(qiáng)化Q學(xué)習(xí)構(gòu)建Turtle控制的人工智能代理【中字】
XCourses · 10課時(shí) · 5人學(xué)習(xí)
課程介紹
1 用Turtle創(chuàng)建方塊
2 創(chuàng)建Q-Learning算法
添加障礙
《深度學(xué)習(xí)從入門(mén)到精通》
《深度學(xué)習(xí)從入門(mén)到精通》
陳建平 · 178課時(shí) · 22220人學(xué)習(xí)
課程介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概述
神經(jīng)元結(jié)構(gòu)講解
用python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元demo
深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別之人臉年齡識(shí)別項(xiàng)目操作實(shí)戰(zhàn)
深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別之人臉年齡識(shí)別項(xiàng)目操作實(shí)戰(zhàn)
充電了么 · 6課時(shí) · 188人學(xué)習(xí)
人臉年齡識(shí)別原理及項(xiàng)目介紹
人臉年齡識(shí)別核心源代碼解析
人臉年齡識(shí)別項(xiàng)目服務(wù)工程化和在Linux服務(wù)器部署操作實(shí)戰(zhàn)
人臉屬性識(shí)別預(yù)測(cè)
CNTK深度學(xué)習(xí)系列視頻課程——進(jìn)階篇
CNTK深度學(xué)習(xí)系列視頻課程——進(jìn)階篇
李金洪 · 15課時(shí) · 2223人學(xué)習(xí)
課程介紹
多分類(lèi)原理及配置文件
通過(guò)數(shù)據(jù)可視化深度剖析三分類(lèi)例子內(nèi)部意義
多面理解激活函數(shù)
OpenVINO計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型加速 實(shí)戰(zhàn)教程
OpenVINO計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型加速 實(shí)戰(zhàn)教程
賈志剛 · 18課時(shí) · 56124人學(xué)習(xí)
課程概述
OpenVINO框架介紹與安裝測(cè)試
OpenVINO開(kāi)發(fā)環(huán)境配置
OpenCV DNN中使用IE模塊加速
實(shí)戰(zhàn)探究算法分析和設(shè)計(jì)
實(shí)戰(zhàn)探究算法分析和設(shè)計(jì)
sunnyDLL · 69課時(shí) · 2589人學(xué)習(xí)
線性表的順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
線性表基于順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的初始化操作
線性表基于順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的判空操作和求長(zhǎng)度的操作
線性表基于動(dòng)態(tài)順序存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)找前驅(qū)的操作
Tensorflow-物體檢測(cè)-Faster-Rcnn解讀
Tensorflow-物體檢測(cè)-Faster-Rcnn解讀
唐宇迪 · 16課時(shí) · 30761人學(xué)習(xí)
物體檢測(cè)概述
深度學(xué)習(xí)經(jīng)典檢測(cè)方法
faster-rcnn概述
論文概述
大數(shù)據(jù):深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-關(guān)鍵點(diǎn)定位視頻課程
大數(shù)據(jù):深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-關(guān)鍵點(diǎn)定位視頻課程
唐宇迪 · 12課時(shí) · 27192人學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)01 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法框架
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)02 多標(biāo)簽數(shù)據(jù)源制作以及標(biāo)簽坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)03 對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)04 完成初始階段HDF5數(shù)據(jù)源制作
大數(shù)據(jù)——深度學(xué)習(xí)框架Caffe使用案例視頻課程
大數(shù)據(jù)——深度學(xué)習(xí)框架Caffe使用案例視頻課程
唐宇迪 · 13課時(shí) · 37261人學(xué)習(xí)
caffe框架視頻課程01 深度學(xué)習(xí)框架caffe簡(jiǎn)介
caffe框架視頻課程02 網(wǎng)絡(luò)配置-數(shù)據(jù)層詳解
caffe框架視頻課程03 網(wǎng)絡(luò)配置-各計(jì)算層詳解
caffe框架視頻課程04 solver超參數(shù)配置文件
大數(shù)據(jù):深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-人臉檢測(cè)
大數(shù)據(jù):深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程-人臉檢測(cè)
唐宇迪 · 16課時(shí) · 40381人學(xué)習(xí)
人臉檢測(cè)項(xiàng)目概述
數(shù)據(jù)收集
正負(fù)樣本裁剪策略
Caffe數(shù)據(jù)源準(zhǔn)備
【2020新版更新】人工智能-深度學(xué)習(xí)入門(mén)視頻課程(下篇)
【2020新版更新】人工智能-深度學(xué)習(xí)入門(mén)視頻課程(下篇)
唐宇迪 · 24課時(shí) · 115717人學(xué)習(xí)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域
卷積的作用
卷積特征值計(jì)算方法
得到特征圖表示
深度學(xué)習(xí)-Python數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析視頻課程(EDA)
深度學(xué)習(xí)-Python數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析視頻課程(EDA)
唐宇迪 · 18課時(shí) · 9073人學(xué)習(xí)
課程概述
數(shù)據(jù)背景簡(jiǎn)介
數(shù)據(jù)讀取與預(yù)處理
數(shù)據(jù)切分模塊
深度學(xué)習(xí)論文算法詳解視頻課程
深度學(xué)習(xí)論文算法詳解視頻課程
唐宇迪 · 16課時(shí) · 60881人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
檢測(cè)通用框架Faster-Rcnn原理簡(jiǎn)介
Faster-Rcnn之RPN層詳解
Faster-Rcnn整體框架流程
大數(shù)據(jù)——機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程
大數(shù)據(jù)——機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)視頻課程
唐宇迪 · 13課時(shí) · 6239人學(xué)習(xí)
船員數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)預(yù)處理
使用回歸算法進(jìn)行預(yù)測(cè)
使用隨機(jī)森林改進(jìn)模型
5天學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)進(jìn)階系列
5天學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)進(jìn)階系列
覃秉豐 · 16課時(shí) · 38712人學(xué)習(xí)
課程介紹,推薦系統(tǒng)算法介紹
受限玻爾茲曼機(jī)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用(論文講解)
深度置信網(wǎng)絡(luò)DBN-DNN(論文講解)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
5天學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)框架-Caffe入門(mén)系列
5天學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)框架-Caffe入門(mén)系列
覃秉豐 · 15課時(shí) · 41878人學(xué)習(xí)
Caffe介紹
Caffe在windows下的安裝編譯
Caffe快速上手-mnist數(shù)據(jù)集分類(lèi)(一)
Caffe快速上手-mnist數(shù)據(jù)集分類(lèi)(二)
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