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作者: consin
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Part 1 第1课 机器学习中数学基础\ 第2课 高效计算基础与图像线性分类器\ 第3课 梯度下降法与反向传播\ 第4课 CNN与常用框架\ 第5课 CNN训练注意事项与框架使用\ 第6课 CNN推展案例\ 第7课 RNN介绍\ 第8课 RNN应用\ 第9课 更多的网络类型\ 第10课 更多框架\ Part2 第1课 数学基础.pdf 第2课：从线性分类器到人工神经网络.pdf 第3课：计算机视觉与卷积神经网络.pdf 第4课：深度学习框架与应用.pdf 第5课 detection_dec10.pdf 第6课：词嵌入(word2vec)与相关应用.pdf 第7课：循环神经网络与长短时记忆及应用.pdf 第8课：循环神经网络应用.pdf 第9课：强化学习与DQN.pdf 第10课：深度学习与各种迁移应用.pdf 链接：https://pan.baidu.com/s/1uItiHcaWIN4aMIh0m_lfmQ
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