深度学习顶级论文算法详解视频课程附资料 16课

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    课程介绍:

    详解最新的顶级会议论文的核心算法和思想,所选论文都是当今最主流和最有学习价值的算法如faster-rcnn,深度残差网络等。结合算法流程图,对于每一个复杂的算法总结成通俗易懂的原理思想,即便刚入门这个领域也能快速理解深度学习领域顶级的算法思想

    课程目标:

    通俗易懂的讲解当今最流行最牛的顶级会议论文,即便刚入门的同学也能理解最前沿的技术。

    适用人群:

    深度学习,人工智能爱好者

    课程目录:

    1 深度学习顶级算法详解01 课程简介
      课程介绍
    2 深度学习顶级算法详解02 检测通用框架Faster-Rcnn原理简介
      课程大纲
    3 深度学习顶级算法详解03 Faster-Rcnn之RPN层详解
      学习资料
    4 深度学习顶级算法详解04 Faster-Rcnn整体框架流程
      学员评价
    5 深度学习顶级算法详解05 Faster-Rcnn框架实验结果评估
      课程整体讲解风格以及所涉及的具体算法简介
    6 深度学习顶级算法详解06 关键点定位论文算法整体框架分析
      总结Faster-Rcnn算法优势和应用场景以及和其他算法相比的强势之处
    7 深度学习顶级算法详解07 关键点定位论文细节实现解读
      Faster-Rcnn之RPN层原理以及实现方式解读
    8 深度学习顶级算法详解08 关键点定位论网络结构详解
      Faster-Rcnn层次结构分析,详解每一层原理
    9 深度学习顶级算法详解09 深度残差网络架构分析
      对比Faster-Rcnn和Fast-Rcnn效果,分析优缺点和实验效果
    10 深度学习顶级算法详解10 深度残差网络实现细节
      论文Convolutional Pose Machines算法整体框架分析
    11 深度学习顶级算法详解11 Prisma图像风格变换原理
      论文Convolutional Pose Machines算法梯度消失问题以及关键点协同定位方法分析
    12 深度学习顶级算法详解12 Style-Transfer实现细节
      论文Convolutional Pose Machines算法网络结构流程详解
    13 深度学习顶级算法详解13 级联网络结构原理分析
      分析对比深度残差网络和经典CNN网络之间的差异和传统深度网络的缺陷
    14 深度学习顶级算法详解14 级联网络实现细节
      分析论证深度残差网络如何实现堆叠式的网络架构
    15 深度学习顶级算法详解15 DeepFashion在服装推荐,属性识别的贡献
      Prisma实现依据论文Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks整体结构分析
    16 深度学习顶级算法详解16 DeepFashion网络结构详解
      详解Style-Transfer实现细节

    课程展示:

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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    课程太棒了,还有可以加入技术交流群,大牛指导学习。
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