|
|
├──001.1-1 课程内容和理念.mp4 52.23M
; {; H: Q9 f5 Y% b3 r. v& y! _├──002.1-2 初识深度学习.mp4 52.86M0 [+ ?5 O5 l8 y; I
├──003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 12.65M
5 ~: H) i7 |, j% G├──004.2-1 线性代数.mp4 56.44M
2 ]% S) m" k$ F5 @5 Y4 i3 T├──005.2-2 微积分.mp4 49.04M
& v9 A: _# ]1 c5 v; y├──006.2-3 概率.mp4 59.21M
- b* E! i/ C1 y% E! k├──007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 20.94M
' S) |3 r3 e( u( C2 b7 M├──008.3-2 conda实用命令.mp4 13.03M
" W l9 k! K6 I├──009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 15.54M
! [3 l8 \) m! O" w├──010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 9.01M' {- y Y& |4 k0 G% d8 ^6 O5 w8 U5 M8 g
├──011.4-1 神经网络原理.mp4 44.83M0 F* a. A0 y( L+ r" V
├──012.4-2 多层感知机.mp4 47.25M* l% e9 r6 N* i# `$ ] j: m8 M
├──013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 39.52M1 s7 B; P& C1 k3 @! H1 M; n9 J
├──014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 29.34M: A) F; G o* {) ]" p% t7 j( l
├──015.4-5 回归问题.mp4 35.59M$ j0 E! v9 C2 s5 c: z' q- Q
├──016.4-6 线性回归代码实现.mp4 23.14M
; x- {0 ~, |0 ?' G- | i├──017.4-7 分类问题.mp4 23.05M
8 t6 N( x" R! G5 H `2 R├──018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 42.84M q$ w! b: _- Y" _$ @
├──019.5-1 训练的常见问题.mp4 33.80M5 z9 a1 d5 \/ J7 [8 A/ Q$ \; f2 c' V- r
├──020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 41.17M
8 e# G7 E# i: y├──021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 22.37M
$ L2 G$ P# y/ {' \5 w% q) v├──022.5-4 正则化.mp4 42.24M+ o# k: s+ Y" x2 X- B
├──023.5-5 Dropout.mp4 32.08M
& |# I. R. M; t2 V% j9 ^ P├──024.5-6 Dropout代码实现.mp4 17.32M
3 C" U* k: p* k├──025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 47.20M3 V5 h5 u: o, T+ ?" g
├──026.5-8 模型文件的读写.mp4 16.50M% z1 B& a G1 ]8 i- s
├──027.6-1 最优化与深度学习.mp4 48.05M# X' K7 I- p2 B1 ]- u2 c0 t$ S( a
├──028.6-2 损失函数.mp4 42.80M
4 X H- i" g4 r3 j" T├──029.6-3 损失函数性质.mp4 29.22M3 p: M( P( r- \7 H2 u
├──030.6-4 梯度下降.mp4 31.56M
' t3 S+ E6 s: x- Y6 O5 x) R1 x├──031.6-5 随机梯度下降法.mp4 20.63M4 T8 X0 p/ E0 m
├──032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 32.04M' K1 A1 x& k8 t9 i
├──033.6-7 动量法.mp4 25.04M$ [( o e6 h( |0 k) U/ C
├──034.6-8 AdaGrad算法.mp4 24.77M$ e/ Z( u6 @: w& X6 N! G5 |
├──035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 15.89M& S0 ^$ c- h- ]3 Q3 F
├──036.6-10 Adam算法.mp4 47.07M
- u2 h* |; A3 \: @6 B1 y├──037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 30.92M
4 N+ B7 t& N2 c- @5 v; T1 j* e├──038.6-12 学习率调节器.mp4 27.91M! {( m9 u1 t0 l# F8 p; b: {) j
├──039.7-1 全连接层问题.mp4 38.55M3 q3 ]7 s$ q& u7 {% w4 }- G
├──040.7-2 图像卷积.mp4 34.77M
! m/ |7 s& `4 M# Q5 b5 Z$ }├──041.7-3 卷积层.mp4 44.83M
/ ^6 L1 I& \6 f A, s: b├──042.7-4 卷积层常见操作.mp4 35.21M+ u; ~* D) ^$ j9 {/ y( o% i* l
├──043.7-5 池化层Pooling.mp4 33.64M
& w$ ]9 p/ A8 h' n- N* x- U0 G├──044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 27.22M
0 @$ Q6 q. d; B6 A├──045.8-1 AlexNet.mp4 49.57M
% E+ `2 m7 ? x├──046.8-2 VGGNet.mp4 47.71M/ y% }9 h* @8 d" F, h2 |
├──047.8-3 批量规范化.mp4 23.62M
, E9 E0 ]! ^3 }. j" O, X8 h# Y├──048.8-4 GoogLeNet.mp4 40.98M
8 ?5 [$ u* J' j& q; B( o├──049.8-5 ResNet.mp4 65.01M
+ ~9 |' @2 w. H7 t├──050.8-6 DenseNet.mp4 58.47M
, L* U9 R/ i/ g2 G* p4 P├──051.9-1 序列建模.mp4 30.32M
7 d! ?) B% S4 a├──052.9-2 文本数据预处理.mp4 60.04M8 G% R; L/ |& u! I
├──053.9-3 循环神经网络.mp4 48.25M
: V9 M5 {! K7 o3 H, D8 J├──054.9-4 随时间反向传播算法.mp4 43.86M0 [, {! B" A' ~: T7 Z# @. a
├──055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4 27.84M
% B, L9 \) R v0 P, R% c├──056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 37.66M7 w2 N# ]/ v, B
├──057.10-1 深度循环神经网络.mp4 24.18M' D! p. b5 Z: e; p2 p5 c
├──058.10-2 双向循环神经网络.mp4 25.84M% E* y+ z2 U4 U; H, A5 ^
├──059.10-3 门控循环单元.mp4 28.59M+ v C5 q" n) \% B4 L$ ^# r$ x
├──060.10-4 长短期记忆网络.mp4 43.06M3 M+ X: T: ^& {5 g
├──061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 35.82M
3 A. K8 ~0 _* G2 e├──062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 41.10M# `( n* M! t) v* r* w6 V
├──063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4 32.96M
( `$ e, C4 s8 ]5 F, |├──064.10-8 束搜索算法.mp4 25.71M
4 }2 [# a0 L$ V5 m. U8 O├──065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4 39.34M
1 A5 L0 h1 B0 S& i├──066.11-1 什么是注意力机制.mp4 43.37M
% ?9 y9 T7 Q) z8 ?* T1 \├──067.11-2 注意力的计算.mp4 57.52M
( R) Y: B3 s# E├──068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4 24.14M
+ `& I. o+ U/ ]) f( T n5 `$ C' K├──069.11-4 自注意力机制.mp4 30.16M" V/ {6 L/ T5 R6 E, B4 u- ^) Z
├──070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 29.63M5 n! y8 f- m2 }, D; b5 M+ }: L
├──071.11-6 Transformer模型.mp4 43.91M ]1 e6 A6 V) s1 n
├──072.11-7 Transformer代码实现.mp4 38.00M$ Y2 l# F1 s- U. O$ L6 b1 p* K
├──073.12-1BERT模型.mp4 50.18M+ L) @$ d" B: a; E8 [
├──074.12-2 GPT系列模型.mp4 79.60M
2 { ]. }1 z( n2 c: J. ?├──075.12-3 T5模型.mp4 37.76M1 o( T, `/ _; C$ I3 O9 T
├──076.12-4 ViT模型.mp4 31.02M& H( a2 n# x9 Z& n
├──077.12-5 Swin Transformer模型.mp4 54.91M0 {9 s; j d3 c) f. q
├──078.12-6 GPT模型代码实现.mp4 37.95M
* N. C1 p6 f0 |9 ^$ k- `2 B7 ]├──079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 28.52M
, D6 w: V V3 h+ l" Z├──080.13-2 变分推断.mp4 40.75M
$ N) Z [. u2 a1 {$ r+ \5 f3 b; s S├──081.13-3 变分自编码器.mp4 56.20M- y }% e, N! R% }
├──082.13-4 生成对抗网络.mp4 39.85M
4 a# @; U% l& m; @0 _$ k├──083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4 77.56M
9 q( l6 K9 D1 X) {( ~0 m1 l├──084.13-6 图像生成.mp4 56.13M
( i8 z; B, b C; _* |& E* N4 D├──085.14-1 自定义数据加载.mp4 48.72M5 }2 e7 n- ~! N5 V+ V5 f: L( x, U
├──086.14-2 图像数据增强.mp4 33.44M
& _1 g! }2 s9 U8 Q3 G1 L+ Y├──087.14-3 迁移学习.mp4 31.80M
. l0 l& @ D6 q; ?' X% [7 r: u0 J3 p0 c: Q├──088.14-4 经典视觉数据集.mp4 37.27M
# @: q. ~) v5 i$ v# x, M├──089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 64.10M4 @- r2 f8 D/ X3 ^# V6 k( M" n
├──090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4 33.25M
J: c2 [5 }# P* K0 {* E├──091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4 44.83M4 H& q+ Y9 [2 F! z0 r) Q
├──092.15-3 预训练模型.mp4 55.01M
0 r7 N! O3 F( B/ M( b* E0 k├──093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4 36.40M
" l+ g- Y7 ]+ T& k├──094.15-5 经典NLP数据集.mp4 36.42M9 p5 ~& o% a; ] n9 J: ~. M
├──095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4 35.74M
6 ]8 t: u& G+ X0 W├──096.16-1 InstructGPT模型.mp4 76.99M
5 c3 Z/ C* J( R1 x0 e1 Y! m├──097.16-2 CLIP模型.mp4 37.65M
( ]' q- @# Y G. P├──098.16-3 DALL-E模型.mp4 54.33M8 K3 t# F' b2 e- e/ B
├──099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4 37.03M
3 O- r' m2 f! v$ P$ {/ Y. {) }3 I└──100.16-5 下一步学习的建议.mp4 18.52M
( H& h9 y2 `. \) o, i6 R
: w# r( W8 ]: L; I
* i5 ?8 y4 S# d; N, T, [- V
4 W3 x' ~* {! G7 ~$ O0 [! a- f, J" b4 z; l# z2 X# i8 p
, x% F1 k8 {# ~* c# Q: v资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见' M; N+ C, O& h' W3 m
/ e v, l) M! }7 O3 a- G' j! Q! t, L: m
V5 I5 s$ Y+ A5 @) n" c
1 T; K- P2 w. N ^本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2024-1-28 10:54:03
