课程视频-Transformer[Hung-yi Lee]
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请首先参考李宏毅老师的视频学习，再学习16.2
王栋
目录
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1 深度学习简介[王栋]
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1.1 课程视频
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1.2 课件
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1.3 人工智能赋能新时代[课程思政]
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1.4 人工智能将如何改变我们的生活[课程思政]
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2 基础知识[王栋]
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2.1 课程视频
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2.2 课件
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2.3 梯度下降法补充
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3 线性回归[王栋]
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3.1 线性回归
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3.2 逻辑斯蒂回归
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3.3 多分类和类别不平衡
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3.4 正则化
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3.5 课件
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3.6 softmax回归推导补充
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4 神经网络和反向传播[张平平]
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4.1 课程视频
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4.2 课件
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4.3 反向传播[补充1]
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4.4 反向传播[补充2]
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5 深度神经网络及训练I[张平平]
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5.1 课程视频
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5.2 课件
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6 深度神经网络及训练II[张平平]
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6.1 课程视频
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6.2 课件
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7 卷积神经网络I[王一帆]
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7.1 课程视频
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7.2 课件
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8 卷积神经网络II[王一帆]
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8.1 课程视频
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8.2 课件
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8.3 理解CNN[强烈推荐!]
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9 卷积神经网络实践[王一帆&助教]
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9.1 课程视频
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9.2 课件
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9.3 [实践]基础环境
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9.4 [实践]图像分类实践
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9.5 [实践]目标检测实践
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9.6 [实践]目标检测手把手视频
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10 循环神经网络I[孔雨秋]
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10.1 课程视频
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10.2 课件
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11 循环神经网络II[孔雨秋]
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11.1 课程视频
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11.2 课件
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12 循环神经网络实践[孔雨秋]
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12.1 课程视频
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12.2 课件
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12.3 [实践]歌词生成
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13 无监督深度学习[张平平]
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13.1 课程视频
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13.2 课件
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14 深度生成模型[王一帆]
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14.1 课程视频
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14.2 课件
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15 课程总结[王栋]
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15.1 深度强化学习简介
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15.2 神经网络搜索简介
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15.3 课程总结
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15.4 大作业
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16 Transformer[王栋]
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16.1 课程视频-Transformer[Hung-yi Lee]
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16.2 课程视频-A Survey on Visual Transformer导读
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16.3 课外参考-Transformer[Shusen Wang]
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16.4 PaperReading[NIPS2017]Attention is all you need
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17 相关资源
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17.1 智能图像处理
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17.2 动作迁移(蔡徐坤)
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17.3 循环神经网络
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17.4 3D捏脸大师
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17.5 面部摄像头矫正
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17.6 网络主播
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17.7 自动背景替换(Matting)
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17.8 单反相机三维重建
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17.9 集成学习
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17.10 神经风格画像
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17.11 目标跟踪
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17.12 目标跟踪(局部)
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18 课程思政
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18.1 人工智能相关
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18.2 AI梦想曲
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