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.mp4 file:8-8数据坐标系的转换.mp4 file:8-7加载CT影像数据.mp4 file:8-5原始数据是长什么样子的.mp4 file:8-4下载<em>项目</em>中的数据集

训练好的模型如何存储.mp4 file:7-4借助softmax方法给出分类结果.mp4 file:7-10使用卷积提取图像中的特定特征.mp4 file:1-1课程导学.mp4 file:1-3常用<em>深度</em><em>学习</em>框架

file:7-13训练我们的分类模型.mp4 file:7-5分类模型常用损失之交叉熵损失.mp4 file:7-9卷积中的数据填充方法padding.mp4 file:7-20优化方案之增加模型<em>深度</em>-

file:300T精品资源入口.txt file:网盘资源分享群二维码.png file:7-20优化方案之增加模型<em>深度</em>-depth.mp4

8-12CT数据可视化实现二.mp4 file:8-10分割训练集和验证集.mp4 file:8-14本章小结.mp4 file:7-8借助<em>PyTorch</em>

file:10-1连接分割模型和分类模型.mp4 file:10-4完整的实现<em>端</em><em>到</em><em>端</em>肺部肿瘤检测.mp4 file:10-5使用合适的框架把模型部署上线一.mp4 file:10-3使用finetune

file:5-2普通二维图像的加载二.mp4 file:5-7自然语言文本数据加载.mp4 file:10-7本章小结.mp4 file:10-4完整的实现<em>端</em><em>到</em><em>端</em>肺部肿瘤检测

file:1-3常用<em>深度</em><em>学习</em>框架.mp4 file:1-1课程导学.mp4 file:9-26本章小结【www..com】.mp4 file:9-5实现模型的核心部分

file:白话强化<em>学习</em>与<em>PyTorch</em>.epub file:机器<em>学习</em>互联网业务安全实践.epub file:更多免费资源.txt file:<em>深度</em><em>学习</em>：主流框架和编程实战.epub file:基于浏览器的<em>深度</em><em>学习</em>

.epub file:<em>PyTorch</em>机器<em>学习</em>从入门<em>到</em>实战.epub file:人工智能与大数据技术导论.epub file:零基础学机器<em>学习</em>.epub file:Spark <em>深度</em><em>学习</em>指南.epub file