耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节 学习资源 [3.7G]（PNG）
<h5>夸克网盘下载：</h5><p> **** Hidden Message *****</p>
<p><img src="https://linux.do/uploads/default/original/4X/e/e/2/ee2617ea2b9ef33355c49b958b00cdf9847fa6fd.png" alt="耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节" /></p>
<p> </p>
<p>【基础信息】<br />- **资源名称**：耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节<br />- **资源大小**：3.7G<br />- **文件数量**：101<br />- **适用人群**：自学/提升/教学参考</p>
<p> </p>
<p>【内容简介】<br />089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4</p>
<p> </p>
<p>【目录清单】</p>
<pre>089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4<br />088.14-4 经典视觉数据集.mp4<br />087.14-3 迁移学习.mp4<br />086.14-2 图像数据增强.mp4<br />085.14-1 自定义数据加载.mp4<br />084.13-6 图像生成.mp4<br />083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4<br />082.13-4 生成对抗网络.mp4<br />081.13-3 变分自编码器.mp4<br />080.13-2 变分推断.mp4<br />079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4<br />078.12-6 GPT模型代码实现.mp4<br />077.12-5 Swin Transformer模型.mp4<br />076.12-4 ViT模型.mp4<br />075.12-3 T5模型.mp4<br />074.12-2 GPT系列模型.mp4<br />073.12-1BERT模型.mp4<br />072.11-7 Transformer代码实现.mp4<br />071.11-6 Transformer模型.mp4<br />070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4<br />030.6-4 梯度下降.mp4<br />018.4-8 多分类问题代码实现.mp4<br />051.9-1 序列建模.mp4<br />050.8-6 DenseNet.mp4<br />052.9-2 文本数据预处理.mp4<br />063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4<br />066.11-1 什么是注意力机制.mp4<br />068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4<br />021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4<br />095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4<br />097.16-2 CLIP模型.mp4<br />045.8-1 AlexNet.mp4<br />007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4<br />012.4-2 多层感知机.mp4<br />033.6-7 动量法.mp4<br />061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4<br />031.6-5 随机梯度下降法.mp4<br />056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4<br />005.2-2 微积分.mp4<br />028.6-2 损失函数.mp4<br />100.16-5 下一步学习的建议.mp4<br />015.4-5 回归问题.mp4<br />062.10-6 编码器-解码器网络.mp4<br />090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4<br />037.6-11 梯度下降代码实现.mp4<br />011.4-1 神经网络原理.mp4<br />064.10-8 束搜索算法.mp4<br />040.7-2 图像卷积.mp4<br />047.8-3 批量规范化.mp4<br />067.11-2 注意力的计算.mp4<br />032.6-6 小批量梯度下降法.mp4<br />001.1-1 课程内容和理念.mp4<br />023.5-5 Dropout.mp4<br />096.16-1 InstructGPT模型.mp4<br />022.5-4 正则化.mp4<br />019.5-1 训练的常见问题.mp4<br />026.5-8 模型文件的读写.mp4<br />027.6-1 最优化与深度学习.mp4<br />098.16-3 DALL-E模型.mp4<br />034.6-8 AdaGrad算法.mp4<br />008.3-2 conda实用命令.mp4<br />043.7-5 池化层Pooling.mp4<br />006.2-3 概率.mp4<br />024.5-6 Dropout代码实现.mp4<br />048.8-4 GoogLeNet.mp4<br />025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4<br />091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4<br />038.6-12 学习率调节器.mp4<br />017.4-7 分类问题.mp4<br />069.11-4 自注意力机制.mp4<br />004.2-1 线性代数.mp4<br />055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4<br />094.15-5 经典NLP数据集.mp4<br />060.10-4 长短期记忆网络.mp4<br />046.8-2 VGGNet.mp4<br />054.9-4 随时间反向传播算法.mp4<br />035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4<br />093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4<br />049.8-5 ResNet.mp4<br />099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4<br />014.4-4 多层感知机代码实现.mp4<br />013.4-3 前向传播和反向传播.mp4<br />020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4<br />059.10-3 门控循环单元.mp4<br />029.6-3 损失函数性质.mp4<br />058.10-2 双向循环神经网络.mp4<br />044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4<br />042.7-4 卷积层常见操作.mp4<br />041.7-3 卷积层.mp4<br />053.9-3 循环神经网络.mp4<br />002.1-2 初识深度学习.mp4<br />036.6-10 Adam算法.mp4<br />039.7-1 全连接层问题.mp4<br />003.1-3 课程使用的技术栈.mp4<br />065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4<br />092.15-3 预训练模型.mp4<br />057.10-1 深度循环神经网络.mp4<br />010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4<br />016.4-6 线性回归代码实现.mp4<br />009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4</pre>
<p> </p>
<p>【下载说明】<br />- 回复后可见隐藏内容<br />- 资源仅供学习交流，请在24小时内删除<br />- 请勿外传或用于商业用途，违者后果自负</p>
页:
[1]