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视频介绍 [复制本页地址介绍给朋友~]
第1.1节 课程体系
视频课
28分43秒
2
第1.2节 基本概念
视频课
47分50秒
3
第1.3节 机器学习三要素
视频课
47分1秒
4
部分试看
第1.4节 机器学习分类
视频课
40分13秒
5
部分试看
第1.5节 模型评估与模型选择
视频课
58分40秒
6
部分试看
第1.6节 泛化能力
视频课
28分3秒
7
部分试看
第1.7节 偏差与方差
视频课
37分57秒
8
部分试看
第2.1节 感知机模型
视频课
41分30秒
9
部分试看
第2.2节 感知机学习策略
视频课
24分28秒
10
部分试看
第2.3节 感知机学习算法
视频课
44分46秒
11
第2.4节 感知机学习算法的对偶形式
视频课
39分39秒
12
第3.1节 线性回归和逻辑回归模型1
视频课
44分38秒
13
第3.1节 线性回归和逻辑回归模型2
视频课
41分58秒
14
第3.2节 激活函数
视频课
42分7秒
15
第3.3节 损失函数
视频课
59分35秒
16
第3.4节 数据预处理
视频课
58分14秒
17
第3.5节 深度前馈式神经网络1
视频课
38分54秒
18
第3.5节 深度前馈式神经网络2
视频课
1小时6分
19
第4.1节 卷积与滤波器
视频课
1小时33分
20
第4.2节 卷积层、池化层和全连接层
视频课
1小时6分
21
第4.3节 LeNet-5卷积神经网络1
视频课
42分13秒
22
第4.3节 LeNet-5卷积神经网络2
视频课
34分19秒
23
第4.3节 LeNet-5卷积神经网络3
视频课
38分41秒
24
第4.4节 残差网络1
视频课
46分43秒
25
第4.4节 残差网络2
视频课
1小时3分
26
第4.5节 Inception网络
视频课
1小时4分
27
第4.6节 经典卷积神经网络模型
视频课
46分21秒
28
第5.1节 卷积神经网络应用概述
视频课
44分3秒
29
第5.2节 卷积神经网络图像处理应用
视频课
54分10秒
30
第6.1节 经典循环神经网络
视频课
1小时12分
31
第6.2节 长短时记忆网络
视频课
1小时
32
第6.3节 门控循环单元
视频课
29分18秒
33
第7.1节 词嵌入
视频课
1小时35分
34
第7.2节 Transformer模型1
视频课
48分39秒
35
第7.2节 Transformer模型2
视频课
58分19秒
36
第7.2节 编码器结构——BERT家族
视频课
1小时21分
37
第7.4节 解码器结构——GPT家族
视频课
1小时21分
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