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00-预告.md
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01-课程安排.md
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02-深度学习介绍.md
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03-安装.md
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04-数据读取和操作.md
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05-线性代数.md
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06-矩阵计算.md
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07-自动求导.md
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08-线性回归+基础优化算法.md
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09-softmax回归.md
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10-多层感知机.md
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11-模型选择+过拟合和欠拟合.md
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12-权重衰退.md
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13-丢弃法.md
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14-数值稳定性.md
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15-实战Kaggle比赛：预测房价.md
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16-Pytorch神经网络基础.md
16-Pytorch神经网络基础.md
 
 
17-使用和购买GPU.md
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18-预测房价竞赛总结.md
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20-填充和步幅.md
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21-多输入输出通道.md
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22-池化层.md
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23-经典卷积神经网络LeNet.md
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24-AlexNet.md
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25-使用块的网络VGG.md
25-使用块的网络VGG.md
 
 
26-NiN.md
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27-GoogLeNet.md
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28-批量归一化.md
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29-残差网络ResNet.md
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30-第二部分完结竞赛：图片分类.md
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31-CPU和GPU.md
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32-深度学习硬件.md
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33-单机多卡并行.md
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34-多GPU训练实现(only QA).md
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35-分布式训练.md
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36-数据增广.md
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37-微调.md
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38-第二次竞赛树叶分类结果.md
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39-实战Kaggle竞赛：CIFAR-10.md
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41-物体检测和数据集.md
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43-树叶分类竞赛技术总结.md
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44-物体检测算法：R-CNN,SSD,YOLO.md
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46-语义分割.md
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47-转置卷积.md
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48-全连接卷积神经网络（FCN）.md
48-全连接卷积神经网络（FCN）.md
 
 
49-样式迁移.md
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50-课程竞赛：牛仔行头检测.md
50-课程竞赛：牛仔行头检测.md
 
 
51-序列模型.md
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53-语言模型.md
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54-循环神经网络RNN.md
54-循环神经网络RNN.md
 
 
56-GRU.md
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57-LSTM.md
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58-深层循环神经网络.md
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61-编码器-解码器架构.md
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62-序列到序列学习.md
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63-束搜索.md
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65-注意力分数.md
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68-Transformer.md
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69-bert预训练.md
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70-BERT微调.md
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72-优化算法.md
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