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001.1-1 课程内容和理念.mp4
(52.23 MB)
002.1-2 初识深度学习.mp4
(52.86 MB)
003.1-3 课程使用的技术栈.mp4
(12.65 MB)
005.2-2 微积分.mp4
(49.04 MB)
006.2-3 概率.mp4
(59.21 MB)
007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4
(20.94 MB)
008.3-2 conda实用命令.mp4
(13.03 MB)
010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
(9.01 MB)
011.4-1 神经网络原理.mp4
(44.83 MB)
012.4-2 多层感知机.mp4
(47.25 MB)
014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
(29.34 MB)
016.4-6 线性回归代码实现.mp4
(23.14 MB)
017.4-7 分类问题.mp4
(23.05 MB)
018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
(42.84 MB)
019.5-1 训练的常见问题.mp4
(33.8 MB)
020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
(41.17 MB)
021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
(22.37 MB)
023.5-5 Dropout.mp4
(32.08 MB)
024.5-6 Dropout代码实现.mp4
(17.32 MB)
026.5-8 模型文件的读写.mp4
(16.5 MB)
030.6-4 梯度下降.mp4
(31.56 MB)
031.6-5 随机梯度下降法.mp4
(20.63 MB)
034.6-8 AdaGrad算法.mp4
(24.77 MB)
035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
(15.89 MB)
036.6-10 Adam算法.mp4
(47.07 MB)
037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
(30.92 MB)
038.6-12 学习率调节器.mp4
(27.91 MB)
039.7-1 全连接层问题.mp4
(38.55 MB)
042.7-4 卷积层常见操作.mp4
(35.21 MB)
044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
(27.22 MB)
046.8-2 VGGNet.mp4
(47.71 MB)
048.8-4 GoogLeNet.mp4
(40.98 MB)
049.8-5 ResNet.mp4
(65.01 MB)
050.8-6 DenseNet.mp4
(58.47 MB)
051.9-1 序列建模.mp4
(30.32 MB)
054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
(43.86 MB)
055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
(27.84 MB)
057.10-1 深度循环神经网络.mp4
(24.18 MB)
058.10-2 双向循环神经网络.mp4
(25.84 MB)
060.10-4 长短期记忆网络.mp4
(43.06 MB)
061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
(35.82 MB)
063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4
(32.96 MB)
066.11-1 什么是注意力机制.mp4
(43.37 MB)
068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4
(24.14 MB)
069.11-4 自注意力机制.mp4
(30.16 MB)
090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4
(33.25 MB)
093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
(36.4 MB)
095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
(35.74 MB)
097.16-2 CLIP模型.mp4
(37.65 MB)
099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
(37.03 MB)
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上传者信息
图欧*习资源库
资源数
256
加入时间
2023-08-15