🤖AI 30 个神经网络

• 1 引言：网络简介

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• 2 引言之应用场景

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• 3 LSTM原理解析

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• 4 LSTM之代码实现

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• 5 BERT的架构特点

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• 6 BERT之训练技巧

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• 7 ResNet网络结构详解

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• 8 ResNet之优势与不足

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• 9 VGG的应用领域

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• 10 VGG模型评估

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• 11 U-Net之结构解析

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• 12 U-Net案例分析

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• 13 Faster R-CNN的基本原理

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• 14 Faster R-CNN 的应用案例

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• 15 GAN中的CNN结构详解

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• 16 GAN的应用实例

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• 17 CNN与RNN的特点

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• 18 CNN的应用案例

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• 19 RNN之变换机制

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• 20 RNN的实际应用

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• 21 Transformer架构分析

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• 22 Transformer之优势讨论

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• 23 Inception之轻量化设计

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• 24 Inception的优化方案

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• 25 MobileNet之特征融合

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• 26 MobileNet之网络比较

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• 27 DenseNet之实时检测

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• 28 DenseNet的应用实例

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• 29 YOLO 的分割网络（Segmentation）

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• 30 YOLO之源码详解

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• 31 SegNet生成模型详解

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• 32 SegNet之比较与讨论

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• 33 变分自编码器的改良架构

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• 34 变分自编码器的训练技巧

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• 35 Xception：高效网络

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• 36 Xception之应用案例

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• 37 EfficientNet之节点处理

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• 38 EfficientNet的应用案例

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• 39 图神经网络模型架构

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• 40 图神经网络之性能评估

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• 41 胶囊网络之关键技术

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• 42 胶囊网络的实际应用案例

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• 43 注意力机制之新兴方法

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• 44 注意力机制之前沿研究

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• 45 自监督学习之模型架构

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• 46 自监督学习之导入与应用

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• 47 深度置信网络之新型网络

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• 48 深度置信网络之实际应用

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• 49 孪生网络之训练与优化

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• 50 孪生网络之模型对比

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• 51 ResNeXt 在目标检测中的应用

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• 52 ResNeXt实例分析

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• 53 Pix2Pix 动态路径探索

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• 54 Pix2Pix的应用总结

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• 55 CycleGAN之神经网络

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• 56 CycleGAN之风格重建

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• 57 轻量级CNN之理论分析

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• 58 轻量级 CNN 之模型应用

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• 59 空间变换网络的轻量化设计

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• 60 空间变换网络之场景应用

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• 61 神经风格迁移之空间变换

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• 62 神经风格迁移的性能分析

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