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Deep_Learning_in_Python_2018
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Python深度学习(PyTorch) 大不里士大学HamYad研究实验室(2018) 所有实现均基于PyTorch。 要安装PyTorch,请参阅。 内容 第0周:简介 第1部分:机器视觉 第一周:图像分类 第二周:人脸识别 第三周:对象本地化和分类 第4周:物体检测(Yolo2) 第2部分:自然语言处理 第五周:文本分类(情感分析) 第六周:语言建模 第七周:图片字幕 第八周:机器翻译(英译为Per) 作业: Kaggle的植物幼苗分类 Kaggle的座头鲸识别挑战
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Deep_Learning_in_Python_2018 (190个子文件)
yolo.cfg 3KB
en-fr.csv 7.42MB
YOLO-Description.ipynb 8.73MB
TinyYOLO Demo.ipynb 4.33MB
DLiP2018-Object Localization and Classification.ipynb 4.1MB
FaceDetection.ipynb 3.81MB
YOLO2 Implementation.ipynb 3.5MB
Lesson01-Classification.ipynb 2.97MB
DLiP2018-Object Localization and Classification.ipynb 2.84MB
FaceDetection-TripletLoss.ipynb 1.71MB
Persian Image Captioning.ipynb 417KB
Building_Language_Model_For_Persian-Word-Level.ipynb 83KB
Building_Language_Model_For_Persian-Character-Level.ipynb 66KB
Sentiment-IMDB.ipynb 63KB
Sentiment Analysis IMDB.ipynb 42KB
English_to_Persian_Translation.ipynb 34KB
Language_Model.ipynb 33KB
Word Vectors.ipynb 19KB
img22.jpg 380KB
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img19.jpg 261KB
img11.jpg 181KB
img3.jpg 172KB
img18.jpg 172KB
scream.jpg 170KB
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dog.jpg 160KB
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img13.jpg 158KB
img7.jpg 156KB
Image_tasks.jpg 156KB
img8.jpg 154KB
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img21.jpg 135KB
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img15.jpg 129KB
DogAndCats-CNN.jpg 125KB
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DataAugmentation.jpg 109KB
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img17.jpg 101KB
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img10.jpg 56KB
Rumi.jpg 16KB
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coco.names 624B
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voc.names 134B
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1 DLiP - Computer Vision.pdf 5.31MB
DLiP - Object Detection.pdf 3.22MB
DLiP - Object Detection.pdf 3MB
0 DLiP - Introduction.pdf 1.74MB
5 DLiP - Sentiment.pdf 1.41MB
7 DLiP - Image Captioning.pdf 964KB
8 DLiP - Neural Machine Translation.pdf 929KB
6 DLiP - NLP - Language Model.pdf 1.52MB
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face_detection_triplet_loss.png 1.1MB
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TinyYolo-Output.png 391KB
PlantSeedling.png 383KB
kaggle-fish-types.png 310KB
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localization.png 251KB
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苏利福
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