内容详情：【13.对抗生成网络GAN】 87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4 86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4 85.lesson63-GAN实战.mp4 84.lesson62-G和D实现.mp4 83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4 82.lesson60-EM距离.mp4 81.lesson59-JS散度的弊端.mp4 80.lesson58-纳什均衡-G.mp4 79.lesson57-纳什均衡-D.mp4 78.lesson56-GAN发展.mp4 77.lesson55-画家的成长历程.mp4 76.lesson54-数据分布.mp4 【12.循环神经网络RNN&LSTM】 75.lesson53-情感分类实战.mp4 74.lesson52-LSTM_Layer使用.mp4 73.lesson51-LSTM原理-2.mp4 72.lesson51-LSTM原理-1.mp4 71.lesson50-RNN训练难题.mp4 70.lesson49-时间序列预测.mp4 69.lesson48-RNN_Layer使用-2.mp4 68.lesson48-RNN_Layer使用-1.mp4 67.lesson47-RNN原理-2.mp4 66.lesson47-RNN原理-1.mp4 65.lesson46-时间序列表示.mp4 【11.CIFAR10与ResNet实战】 64.lesson44-数据增强Data_Argumentation.mp4 63.lesson43-nn.Module-2.mp4 62.lesson43-nn.Module-1.mp4 61.lesson42-ResNet,_DenseNet-2.mp4 60.lesson42-ResNet，DenseNet-1.mp4 59.lesson41-LeNet...等。
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