深度之眼论文班视频教程

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┃ ┃ ┣━━【第10篇】Mask R-CNN
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┃ ┃ ┣━━【第13篇】FCN——分割的里程碑式的网络模型
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┃ ┃ ┣━━【第14篇】DeepLab(v2)–多尺度空洞卷积ASPP的引入
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┃ ┃ ┣━━【第15篇】SegNet–基于FCN修改VGG-16网络得到的语义分割网络
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┃ ┃ ┣━━【第16篇】PSPNet–金字塔池化
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┃ ┃ ┣━━【第17篇】LinkNet–轻量级网络的入门模型
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┃ ┃ ┣━━【第1篇】综述:《Deep Learning》
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┃ ┃ ┣━━【第2篇】Alexnet
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┃ ┃ ┣━━【第3篇】VGG
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┃ ┃ ┣━━【第4篇】ResNet
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┃ ┃ ┣━━【第5篇】Googlenet
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┃ ┃ ┣━━【第6篇】YOLO
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┃ ┃ ┣━━【第7篇】SSD
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┃ ┃ ┣━━【第8篇】DSSD
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┃ ┃ ┣━━【第9篇】RCNN
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┗━━NLP
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┃ ┣━━【第10篇】动态卷积网络和n-gram思想用于句分类
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┃ ┣━━【第11篇】fasttext
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┃ ┣━━【第12篇】层次化attention机制用于文档分类
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┃ ┣━━【第13篇】PCNNATT
┃ ┃ ┣━━代码详解.txt
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┃ ┣━━【第14篇】E2ECRF
┃ ┃ ┣━━代码详解.txt
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┃ ┣━━【第15篇】多层LSTM
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┃ ┣━━【第16篇】基于卷积网络的seq2seq
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┃ ┣━━【第17篇】谷歌神经网络
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┃ ┣━━【第18篇】UMT
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┃ ┣━━【第19篇】seq2seq
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┃ ┣━━【第1篇】综述:《Deep Learning》
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┃ ┣━━【第20篇】End-to-End Memory Networks
┃ ┃ ┣━━第一课时.txt
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┃ ┣━━【第2篇】词向量
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┃ ┣━━【第3篇】句和文档的embedding
┃ ┃ ┣━━第一课时:论文导读.txt
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┃ ┣━━【第4篇】机器翻译
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┃ ┃ ┣━━第三课时下:代码精读.txt
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┃ ┣━━【第5篇】transformer
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┃ ┣━━【第6篇】GloVe
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┃ ┣━━【第7篇】Skip Thought
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┃ ┣━━【第8篇】TextCNN
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┃ ┃ ┣━━第三课时:代码详解.txt
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┃ ┗━━【第9篇】基于字符“从0开始学习”的文本分类
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┗━━21-40
┣━━【第21篇】QANet
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┣━━【第22篇】双向attention
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┣━━【第23篇】Dialogue
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┣━━【第24篇】SeqGAN
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┣━━【第25篇】R-GCNs
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┣━━【第26篇】大规模语料模型
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┣━━【第27篇】Transformer-XL
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┣━━【第28篇】TCN (Temporal Convolutional Networks)
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┣━━【第29篇】一种新型深度语境化词表征【第29篇】一种新型深度语境化词表征
┃ ┗━━说明.txt
┗━━【第30篇】BERT–NAACL
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