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内容详情：任务10：问答环节.mp4 任务116：卷积神经网络的数学原理02.mp4 任务120：卷积层的启发.mp4 任务110：图像标准化.mp4 任务103：交通指示牌识别的简介.mp4 任务124：池化层的原理_定量分析.mp4 任务126：卷积神经网络在围棋_语言识别和自然语言处理中的应用.mp4 任务108：色彩空间转换.mp4 任务100：道路行车道检测代码讲解.mp4 任务58：Bi-Directional_LSTM.mp4 任务114：代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型.mp4 任务129：ZFNet的结构分析.mp4 任务115：卷积神经网络的数学原理01.mp4 任务63：回顾RNN与LSTM.mp4 任务59：Gated_Recurrent_Unit.mp4 任务127：基于深度学习的图像分类历史回顾.mp4 任务119：深度学习调参-直播-03.mp4 任务62：Seq2Seq模型.mp4 任务104：交通指示牌识别课程的编程任务.mp4 任务121：卷积层的定量分析.mp4 任务117：深度学习调参-直播-01.mp4 任务61：Multimodal_Learning.mp4 任务11：环境安装.mp4 任务60：机器翻译.mp4 任务111：使用ImageDataGenerator做图像增强.mp4 任务5：深度学习的总结.mp4 任务107：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型_(train.py_的详细介绍)02.mp4 任务122：单通道输入_单通道输出的卷积层的实例.mp4 任务54：梯度爆炸和梯度消失.mp4 任务106：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型_(train.py_的详细介绍)01.mp4 任务102：项目介绍.mp4 任务113：介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4 任务164：Non-...等。
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