深度学习经典网络架构实战系列

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深度学习经典模型架构实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习各大经典网络架构，详细解读各模块核心知识点及其应用领域，实战演示如何使用各模型进行实战任务，源码中通过debug模式解读每一行代码的作用。适合准备从事深度学习相关领域并进阶提升的同学们。

章节1 基于Resnet的医学数据集分类实战

章节2 EfficientNet网络架构分析

章节3 EfficientNet模型源码解读

章节4 Mobilenet网络模型架构

章节5 MobileNet升级版解读

章节6 3D点云PointNet算法

章节7 PointNet++算法解读

章节8 Pointnet++项目实战

章节9 Unet系列算法讲解

章节10 unet医学细胞分割实战

章节11 resnest论文及其应用实力

章节12 Q-learning与DQN算法

章节13 DQN算法实例演示

章节14 对抗生成网络架构原理与实战解析

章节15 基于CycleGan开源项目实战图像合成

章节16 seq2seq序列网络模型

章节17 LAS语音识别模型实战

章节18 自然语言处理通用框架BERT原理解读

章节19 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例

章节20 基础补充-PyTorch框架基本处理操作

章节21 基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读

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