【16401】-唐宇迪 面向医学领域的深度学习实战
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