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├──001.1-1 课程内容和理念.mp4 52.23M
d1 Z$ w; S* W/ S6 @ I├──002.1-2 初识深度学习.mp4 52.86M
/ b2 f( |4 [: [4 w, U├──003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 12.65M
) C$ ~9 d9 a% e4 {├──004.2-1 线性代数.mp4 56.44M
" L. R# ?$ Y' j+ W T+ H( K├──005.2-2 微积分.mp4 49.04M
1 w% h8 p5 r4 K* ~* s0 d├──006.2-3 概率.mp4 59.21M
& t8 p. G* I* q, a. v3 @├──007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 20.94M" H6 {8 k/ |: {! `2 B
├──008.3-2 conda实用命令.mp4 13.03M
: i8 {8 x, [3 B( `3 H9 }├──009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 15.54M- J% D5 a8 F: `# k) K
├──010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 9.01M# H7 w( c! \8 ~( \9 K7 D$ i
├──011.4-1 神经网络原理.mp4 44.83M
& g2 ]9 O l. o├──012.4-2 多层感知机.mp4 47.25M
1 ~# B9 f$ q6 U6 O( _. t# Q├──013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 39.52M
; u& S% c' O- y) v- v0 M├──014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 29.34M
2 W1 o# Z/ w$ ^" G. @/ V$ `2 I├──015.4-5 回归问题.mp4 35.59M
+ q& M Z3 S- A├──016.4-6 线性回归代码实现.mp4 23.14M+ n6 S& U9 c( q+ @* @- a
├──017.4-7 分类问题.mp4 23.05M
9 v/ }- S0 w$ ]' V├──018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 42.84M& F! r9 y3 X o9 q% F. l B
├──019.5-1 训练的常见问题.mp4 33.80M
8 H1 @. S; O' q/ e├──020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 41.17M* M& C4 {0 |7 u+ ]2 J6 n7 X
├──021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 22.37M1 N, O3 N1 Q6 m7 B( `& e
├──022.5-4 正则化.mp4 42.24M
c$ b+ [& \2 J( J" G, o3 f├──023.5-5 Dropout.mp4 32.08M& o9 q) B9 l# ]1 t
├──024.5-6 Dropout代码实现.mp4 17.32M
r X- n3 K7 ?" U& f7 V, D├──025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 47.20M
$ g6 F) r9 E9 @4 P├──026.5-8 模型文件的读写.mp4 16.50M( e7 g) Z. M$ n- Q+ I
├──027.6-1 最优化与深度学习.mp4 48.05M
$ |/ n/ u( q% T: _├──028.6-2 损失函数.mp4 42.80M# l- ^8 K( G) f* W
├──029.6-3 损失函数性质.mp4 29.22M: y$ b! e) ]- d6 A
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( R3 ?( ?6 {, X6 x; h6 O├──033.6-7 动量法.mp4 25.04M
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: r( K$ I" g8 @3 R, z# T- V├──044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 27.22M
. t- j* I4 B6 j1 }8 c* u, M; l/ `├──045.8-1 AlexNet.mp4 49.57M
; O! \1 _" R: z- O0 |' u b9 x. b├──046.8-2 VGGNet.mp4 47.71M
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: U( S( l' m$ E) ]7 q7 ?4 P$ ]; I; S├──048.8-4 GoogLeNet.mp4 40.98M/ @; X2 K& n/ V
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├──050.8-6 DenseNet.mp4 58.47M
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├──053.9-3 循环神经网络.mp4 48.25M
7 Z& N9 q* {/ |: Z* |7 b" r├──054.9-4 随时间反向传播算法.mp4 43.86M
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├──056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 37.66M
/ N8 E4 U- Z2 j7 d# b- ~3 ?" g: c$ r├──057.10-1 深度循环神经网络.mp4 24.18M
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├──060.10-4 长短期记忆网络.mp4 43.06M
2 Y r) l7 b2 O2 M2 u├──061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 35.82M( R3 }. R# p& b1 i* _
├──062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 41.10M
# r4 T# h; C2 q7 w├──063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4 32.96M
1 @2 |' o/ E- g: x! J├──064.10-8 束搜索算法.mp4 25.71M3 j9 L1 E# D' N2 Y
├──065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4 39.34M
4 `. I2 I' X' W" ]+ _) d├──066.11-1 什么是注意力机制.mp4 43.37M9 G3 L5 x' l" Y9 |5 r
├──067.11-2 注意力的计算.mp4 57.52M
4 s3 \+ b+ f- l( v8 N* F* W+ r( q├──068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4 24.14M* p1 a, ?- a" w `3 e" u% r) h: p
├──069.11-4 自注意力机制.mp4 30.16M( P/ A' D3 K: U9 d
├──070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 29.63M* B1 `" ?0 p1 j6 \
├──071.11-6 Transformer模型.mp4 43.91M
. F- A8 b3 A8 K/ a' p% R( v├──072.11-7 Transformer代码实现.mp4 38.00M
, ?! Z& L. o- }5 H8 q! D" F├──073.12-1BERT模型.mp4 50.18M
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# u8 K: a! L# K3 u├──077.12-5 Swin Transformer模型.mp4 54.91M
7 b2 T* r+ p4 c0 z* ~├──078.12-6 GPT模型代码实现.mp4 37.95M
/ a9 V( Z' H. X# e3 b├──079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 28.52M
( c) \+ f; {# P2 Y' g3 r. @1 Q├──080.13-2 变分推断.mp4 40.75M* B i. r5 S5 w" I2 k. Z
├──081.13-3 变分自编码器.mp4 56.20M
9 p$ M9 _) F- i, j" [' i├──082.13-4 生成对抗网络.mp4 39.85M
! r) m5 ^, V* \" m├──083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4 77.56M
, Q8 R! E8 F* O- I! b' B* s├──084.13-6 图像生成.mp4 56.13M. x+ w* j4 L' i8 s. l
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2 k3 B1 U- G* d3 R+ `; u9 \3 {( N├──086.14-2 图像数据增强.mp4 33.44M
/ R3 Y# ~% E1 V/ G! O├──087.14-3 迁移学习.mp4 31.80M: o; N& l7 _1 H, l* W
├──088.14-4 经典视觉数据集.mp4 37.27M/ F y/ S5 ?5 z7 f4 [
├──089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 64.10M, a; G* {5 O) b# \" c9 R
├──090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4 33.25M8 m4 [0 ?3 ]2 B; Q/ c
├──091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4 44.83M" O8 ^0 b# ~2 K7 w! H# F- `# _, w
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' P4 L* y9 e `9 x├──095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4 35.74M* K! e+ ~+ n3 e/ p: G
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发表于 2024-1-28 10:54:03
