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01 卷积神经网络原理与参数解读

01卷积神经网络应用领域_ev.mp4

02 卷积的作用_ev.mp4

03卷积特征值计算方法_ev.mp4

04得到特征图表示_ev.mp4

05 步长与卷积核大小对结果的影响_ev.mp4

06边缘填充方法_ev.mp4

07 特征图尺寸计算与参数共享_ev.mp4

08池化层的作用_ev.mp4

09整体网络架构_ev.mp4

10 VGG网络架构_ev.mp4

11残差网络Resnet_ev.mp4

12感受野的作用_ev.mp4

02 PyTorch框架基本处理操作

03 PyTorch框架必备核心模块解读

04基于Resnet的医学数据集分类实战

05图像分割及其损失函数概述

06 Unet系列算法讲解

07 unet医学细胞分割实战

08 deeplab系列算法

09基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战

10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析

11 YOLO系列物体检测算法原理解读

12 基于YOLO5细胞检测实战

13 知识图谱原理解读

14 Neo4j数据库实战

15基于知识图谱的医药问答系统实战

16 词向量模型与RNN网络架构

17 医学糖尿病数据命名实体识别

01 数据与任务介绍_ev.mp4

02 整体模型架构_ev.mp4

03数据-标签-语料库处理_ev.mp4

04 输入样本填充补齐_ev.mp4

05 训练网络模型_ev.mp4

06 医疗数据集（糖尿病）实体识别_ev.mp4

配套资源

唐宇迪 面向医学领域的深度学习实战
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