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          深度學習必修課:進擊算法工程師

          深度學習必修課:進擊算法工程師
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          深度學習必修課:進擊算法工程師插圖

          資源簡介:
          資源大?。?.74 GB
          課程目錄

          001.1-1 課程內容和理念.mp4

          002.1-2 初識深度學習.mp4

          003.1-3 課程使用的技術棧.mp4

          004.2-1 線性代數.mp4

          005.2-2 微積分.mp4

          006.2-3 概率.mp4

          007.3-1 CUDA+Anaconda深度學習環境搭建.mp4

          008.3-2 conda實用命令.mp4

          009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4

          010.3-4 深度學習庫PyTorch安裝.mp4

          011.4-1 神經網絡原理.mp4

          012.4-2 多層感知機.mp4

          013.4-3 前向傳播和反向傳播.mp4

          014.4-4 多層感知機代碼實現.mp4

          015.4-5 回歸問題.mp4

          016.4-6 線性回歸代碼實現.mp4

          017.4-7 分類問題.mp4

          018.4-8 多分類問題代碼實現.mp4

          019.5-1 訓練的常見問題.mp4

          020.5-2 過擬合欠擬合應對策略.mp4

          021.5-3 過擬合和欠擬合示例.mp4

          022.5-4 正則化.mp4

          023.5-5 Dropout.mp4

          024.5-6 Dropout代碼實現.mp4

          025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4

          026.5-8 模型文件的讀寫.mp4

          027.6-1 最優化與深度學習.mp4

          028.6-2 損失函數.mp4

          029.6-3 損失函數性質.mp4

          030.6-4 梯度下降.mp4

          031.6-5 隨機梯度下降法.mp4

          032.6-6 小批量梯度下降法.mp4

          033.6-7 動量法.mp4

          034.6-8 AdaGrad算法.mp4

          035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4

          036.6-10 Adam算法.mp4

          037.6-11 梯度下降代碼實現.mp4

          038.6-12 學習率調節器.mp4

          039.7-1 全連接層問題.mp4

          040.7-2 圖像卷積.mp4

          041.7-3 卷積層.mp4

          042.7-4 卷積層常見操作.mp4

          043.7-5 池化層Pooling.mp4

          044.7-6 卷積神經網絡代碼實現(LeNet).mp4

          045.8-1 AlexNet.mp4

          046.8-2 VGGNet.mp4

          047.8-3 批量規范化.mp4

          048.8-4 GoogLeNet.mp4

          049.8-5 ResNet.mp4

          050.8-6 DenseNet.mp4

          051.9-1 序列建模.mp4

          052.9-2 文本數據預處理.mp4

          053.9-3 循環神經網絡.mp4

          054.9-4 隨時間反向傳播算法.mp4

          055.9-5 循環神經網絡代碼實現.mp4

          056.9-6 RNN的長期依賴問題.mp4

          057.10-1 深度循環神經網絡.mp4

          058.10-2 雙向循環神經網絡.mp4

          059.10-3 門控循環單元.mp4

          060.10-4 長短期記憶網絡.mp4

          061.10-5 復雜循環神經網絡代碼實現.mp4

          062.10-6 編碼器-解碼器網絡.mp4

          063.10-7 序列到序列模型代碼實現.mp4

          064.10-8 束搜索算法.mp4

          065.10-9 機器翻譯簡單代碼實現.mp4

          066.11-1 什么是注意力機制.mp4

          067.11-2 注意力的計算.mp4

          068.11-3 鍵值對注意力和多頭注意力.mp4

          069.11-4 自注意力機制.mp4

          070.11-5 注意力池化及代碼實現.mp4

          071.11-6 Transformer模型.mp4

          072.11-7 Transformer代碼實現.mp4

          073.12-1BERT模型.mp4

          074.12-2 GPT系列模型.mp4

          075.12-3 T5模型.mp4

          076.12-4 ViT模型.mp4

          077.12-5 Swin Transformer模型.mp4

          078.12-6 GPT模型代碼實現.mp4

          079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4

          080.13-2 變分推斷.mp4

          081.13-3 變分自編碼器.mp4

          082.13-4 生成對抗網絡.mp4

          083.13-5 Diffusion擴散模型.mp4

          084.13-6 圖像生成.mp4

          085.14-1 自定義數據加載.mp4

          086.14-2 圖像數據增強.mp4

          087.14-3 遷移學習.mp4

          088.14-4 經典視覺數據集.mp4

          089.14-5 項目實戰:貓狗大戰.mp4

          090.15-1 詞嵌入和Word2vec.mp4

          091.15-2 詞義搜索和句意表示.mp4

          092.15-3 預訓練模型.mp4

          093.15-4 Hugging Face庫介紹.mp4

          094.15-5 經典NLP數據集.mp4

          095.15-6 項目實戰:電影評論情感分析.mp4

          096.16-1 InstructGPT模型.mp4

          097.16-2 CLIP模型.mp4

          098.16-3 DALL-E模型.mp4

          099.16-4 深度學習最新發展趨勢分析.mp4

          100.16-5 下一步學習的建議.mp4


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          深度學習必修課:進擊算法工程師

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