痴者工良的博客
文档导读
第一部分:基础
搭建深度学习环境
Pytorch 基础
线性代数基础
微积分和梯度下降
概率论基础
第二部分:入门案例
神经网络基础知识
使用神经网络训练模型-案例一
使用神经网络训练模型-案例二
使用预训练模型
第三部分:计算机视觉
通过生成对抗网络(GAN)训练和生成头像
图像分类 | VGG大规模图像识别的超深度卷积网络
未整理
本书使用 GitBook 发布
第三部分:计算机视觉
3,计算机视觉识别和图像处理技术
3,计算机视觉识别和图像处理技术
主要内容:
图像的各种原理、图像的转换技术
卷积神经网络,为什么要使用卷积神经网络
各类案例,图像分类、目标检测、图像分割等
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