吳恩達《深度學習》

吳恩達《深度學習》第四課第一周筆記卷積神經網絡——卷積神經網絡
吳恩達《深度學習》卷積神經網絡吳恩達人工智能
06-08
吳恩達《深度學習》第二課第二周筆記
吳恩達《深度學習》吳恩達深度學習
06-08
吳恩達《深度學習》第三課第二周筆記結構化機器學習項目——機器學習政策（2）
吳恩達《深度學習》算法優化吳恩達深度學習
04-25
第四門課：卷積神經網絡（第三周）——目标檢測1. 目标定位2. 特征點檢測3. 目标檢測4. 滑動視窗的卷積實作5. Bounding Box預測（YOLO）6. 交并比（loU）7. 非極大值抑制（Non-max suppression）8. Anchor Boxes9. YOLO 算法10. 候選區域
吳恩達《深度學習》深度學習
04-23
第四門課：卷積神經網絡（第一周）——卷積神經網絡1. 計算機視覺2. 邊緣檢測示例3. 更多邊緣檢測4. Padding5. 卷積步長6. 三維卷積7. 單層卷積網絡8. 簡單磁碟區積網絡示例9. 池化層10. 卷積神經網絡示例11. 為什麼使用卷積？
吳恩達《深度學習》
04-23
第四門課：卷積神經網絡（第二周）——深度卷積網絡：執行個體探究1. 為什麼要進行執行個體探究2. 經典網絡3. 殘差網絡 ResNets4. 殘差網絡為什麼有用5. 網絡中的網絡以及 1×1 卷積6. 谷歌 Inception 網絡簡介7. Inception 網絡8. 使用開源的實作方案9. 遷移學習10. 資料增強 Data augmentation11. 計算機視覺現狀
吳恩達《深度學習》
04-18