第05章图像梯度计算

5-3 scharr与Laplace算子.mp4 22.23 MB mp45-2 梯度计算方法.mp4 15.87 MB mp45-1 Sobel算子.mp4 25.60 MB mp4

6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 18.08 MB mp46-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 59.09 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 77.40 MB mp46-5 梯度下降法的向量化.mp4 108.59 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 84.18 MB mp46-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 35.27 MB mp46-2线性回归中的梯度下降法.mp4 109.29 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 33.49 MB mp4

6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 24.82 MB mp46-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4 113.13 MB mp46-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4 132.43 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 160.20 MB mp46-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 203.32 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 136.93 MB mp46-3 线性回归中的梯度下降法.mp4 70.44 MB mp46-2 模拟实现梯度下降法.mp4 185.39 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 44.18 MB mp4

6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 18.08 MB mp46-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 59.09 MB mp46-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4 130.65 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 77.40 MB mp46-5 梯度下降法的向量化.mp4 108.59 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 84.18 MB mp46-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 35.27 MB mp46-2线性回归中的梯度下降法.mp4 109.29 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 33.49 MB mp4

6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 18.08 MB mp46-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 59.09 MB mp46-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4 130.65 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 77.40 MB mp46-5 梯度下降法的向量化.mp4 108.59 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 84.18 MB mp46-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 35.27 MB mp46-2线性回归中的梯度下降法.mp4 109.29 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 33.49 MB mp4

6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 24.82 MB mp46-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4 113.13 MB mp46-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4 132.43 MB mp46-6 随机梯度下降法.mp4 160.20 MB mp46-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 203.32 MB mp46-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 136.93 MB mp46-3 线性回归中的梯度下降法.mp4 70.44 MB mp46-2 模拟实现梯度下降法.mp4 185.39 MB mp46-1 什么是梯度下降法.mp4 44.18 MB mp4

第四章第9节： 自监督学习.mp4 131.19 MB mp4

第四章第8节： 病理影像分割初探.mp4 159.27 MB mp4

第四章第7节： 【实战】特征图像可视化.mp4 92.56 MB mp4

第四章第6节： 模型可视化.mp4 40.34 MB mp4

第四章第5节： 【实战】DeepLab v3.mp4 80.20 MB mp4

第四章第4节： 【实战】U-Net.mp4 65.20 MB mp4

第四章第3节： 图像分割模型.mp4 94.01 MB mp4

第四章第2节： 【实战】Deconvolution与空洞卷积.mp4 74.44 MB mp4

第四章第1节： 图像分割基础.mp4 84.90 MB mp4

第四章第12节： 彩蛋.mp4 2.64 MB mp4

第四章第11节： 第三章习题讲解.mp4 62.06 MB mp4

第四章第10节： 模型训练流程.mp4 86.48 MB mp4

第四章作业.txt 0.27 KB txt

09【案例】去皱加美白.mp4 89.12 MB mp408【案例】修复老照片.mp4 205.14 MB mp407图像撤销与重做操作.mp4 18.40 MB mp406【案例】美化人物皮肤.mp4 123.96 MB mp405【案例】使用减淡工具组修饰图像.mp4 26.66 MB mp404减淡工具组.mp4 41.20 MB mp403模糊工具组.mp4 64.58 MB mp402仿制图章工具组.mp4 50.93 MB mp401污点修复画笔工具组.mp4 38.78 MB mp4

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课时46 优化问题实战.mp4 65.18 MB mp4课时45 反向传播算法-2.mp4 9.67 MB mp4课时44 反向传播算法-1.mp4 18.12 MB mp4课时43 链式法则.mp4 14.99 MB mp4课时42 感知机的梯度推导-2.mp4 17.71 MB mp4课时41 感知机的梯度推导-1.mp4 17.80 MB mp4课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp4 18.05 MB mp4课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp4 9.39 MB mp4课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp4 11.72 MB mp4课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp4 17.96 MB mp4课时36 常见函数的梯度.mp4 8.66 MB mp4课时35 什么是梯度-2.mp4 23.40 MB mp4课时34 什么是梯度-1.mp4 13.99 MB mp4

7-9 人脸识别与特征脸.mp4 69.10 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 67.71 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 61.85 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 111.24 MB mp47-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 92.26 MB mp47-4 高维数据映射为低维数据（）.mp4 73.25 MB mp47-3 求数据的主成分.mp4 96.85 MB mp47-2 求数据的主成分PCA问题.mp4 20.17 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 37.78 MB mp4

7-9 人脸识别与特征脸.mp4 131.88 MB mp47-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 99.19 MB mp47-7 试手MNIST数据集.mp4 112.91 MB mp47-6 scikit-learn中的PCA.mp4 172.37 MB mp47-5 高维数据映射为低维数据.mp4 168.63 MB mp47-4 求数据的前n个主成分.mp4 125.31 MB mp47-3 求数据的主成分PCA.mp4 178.62 MB mp47-2 使用梯度上升法求解PCA问题.mp4 27.38 MB mp47-1 什么是PCA.mp4 51.14 MB mp4

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