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├──001.1-1 课程内容和理念.mp4 52.23M
% i# u: ^* @" [6 \├──002.1-2 初识深度学习.mp4 52.86M' a1 o% Y" M+ A8 ]
├──003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 12.65M
+ V a; c' i; @" Y/ j/ A, m├──004.2-1 线性代数.mp4 56.44M
+ x' F. j, ^% N) Q6 \" L! X2 i- C├──005.2-2 微积分.mp4 49.04M
: g) Y* ?/ y5 t3 H+ k$ x+ M├──006.2-3 概率.mp4 59.21M# B6 Z9 s! T' p8 ]" f
├──007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 20.94M
( \ K4 e- u" B2 m& m├──008.3-2 conda实用命令.mp4 13.03M) ^3 E K* d2 C
├──009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 15.54M2 h9 {% g8 \* L1 i; I0 a$ |
├──010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 9.01M
! {8 o; Y; T$ _- o5 d5 |├──011.4-1 神经网络原理.mp4 44.83M; |! K) \0 F- E) |6 x% ?- G- H
├──012.4-2 多层感知机.mp4 47.25M
4 c7 F1 X% V6 r9 F├──013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 39.52M. q9 {& ?4 g- N' q; j
├──014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 29.34M
9 g- {8 [: K* {3 S! B3 ~, q: _├──015.4-5 回归问题.mp4 35.59M9 Z. N! H8 @1 |9 I. z% J
├──016.4-6 线性回归代码实现.mp4 23.14M
4 v0 Z# B5 ?/ X) Z7 o├──017.4-7 分类问题.mp4 23.05M5 l# v( U4 V0 |2 i0 T; V3 v/ Q0 K; J/ D
├──018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 42.84M5 _- w% F# ?% G7 |# y0 ~
├──019.5-1 训练的常见问题.mp4 33.80M
3 {! j; m4 V6 e8 ]" u% z. p! {" }! V5 A├──020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 41.17M
( b* A* {9 k# |9 \4 F6 N& j6 `8 R├──021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 22.37M
8 ?2 @" [* O. ]6 n6 m& @3 A├──022.5-4 正则化.mp4 42.24M$ J/ j8 ?8 t1 ]. Y) n
├──023.5-5 Dropout.mp4 32.08M
6 \' @; _1 M$ H' G├──024.5-6 Dropout代码实现.mp4 17.32M
2 m9 \# r# k" Z) g8 N; s D+ W├──025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 47.20M2 S, `8 j& v1 y
├──026.5-8 模型文件的读写.mp4 16.50M
+ y/ q2 b/ G* B* d8 _├──027.6-1 最优化与深度学习.mp4 48.05M# W3 v" j* s8 S/ A; R2 p/ K
├──028.6-2 损失函数.mp4 42.80M0 N' V; G; A3 Z B
├──029.6-3 损失函数性质.mp4 29.22M' Y1 @7 L% G2 s$ j
├──030.6-4 梯度下降.mp4 31.56M
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! B( Q; v3 l# g$ Z3 R# [├──033.6-7 动量法.mp4 25.04M, Z4 n; H4 ~" {! r$ `0 \
├──034.6-8 AdaGrad算法.mp4 24.77M
( p6 @0 S# @3 P- d L1 Y├──035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 15.89M' Z; G7 r' |; J3 v( V
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, R2 i4 m, k) l& L├──039.7-1 全连接层问题.mp4 38.55M
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├──041.7-3 卷积层.mp4 44.83M
2 g! x; `( d9 c$ `. R( |0 r$ K/ G├──042.7-4 卷积层常见操作.mp4 35.21M2 \0 B. W$ g- x8 Z
├──043.7-5 池化层Pooling.mp4 33.64M
e3 \' x! T( e E5 Z├──044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 27.22M
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7 T; e) n& q; Z; C, p" }( a├──046.8-2 VGGNet.mp4 47.71M- [0 y2 P9 @( P W% w
├──047.8-3 批量规范化.mp4 23.62M
_2 m: g6 k. O% k( s; S2 _├──048.8-4 GoogLeNet.mp4 40.98M
: \6 h, K; a0 e4 ?' b% N├──049.8-5 ResNet.mp4 65.01M5 G, I6 i$ I; J- k" R4 k7 Q
├──050.8-6 DenseNet.mp4 58.47M, E1 f7 q) V) q1 y) V, q
├──051.9-1 序列建模.mp4 30.32M" J; G& r! T1 P% x) i# b
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* D' R& I! h2 }/ C├──053.9-3 循环神经网络.mp4 48.25M
" O( T! l0 B& Q! s+ q├──054.9-4 随时间反向传播算法.mp4 43.86M
2 D* A( y& G7 S- d├──055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4 27.84M5 b9 I7 W/ F. g4 I7 e5 U5 |
├──056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 37.66M* _, e. X) w8 ]% ?' n6 m* z7 _
├──057.10-1 深度循环神经网络.mp4 24.18M4 Q' _$ V$ h5 R
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' S1 {8 R z1 U& ~├──059.10-3 门控循环单元.mp4 28.59M0 t& E5 a8 g' x4 G$ ^
├──060.10-4 长短期记忆网络.mp4 43.06M$ p( m6 |& ~' C- v: u9 o
├──061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 35.82M2 k# v5 F1 k3 ~7 G C% U
├──062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 41.10M1 F- t( a3 ~- B9 V, q( ^1 n
├──063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4 32.96M- H' _) R9 ^% [( `" @# {
├──064.10-8 束搜索算法.mp4 25.71M
1 W4 x' t$ d% q6 t├──065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4 39.34M
! c, W( p5 R6 v4 U& y├──066.11-1 什么是注意力机制.mp4 43.37M
: ?4 v; A8 w Z├──067.11-2 注意力的计算.mp4 57.52M
% _/ D1 P. P+ q├──068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4 24.14M
8 N6 Y0 a3 J7 h6 _├──069.11-4 自注意力机制.mp4 30.16M
* a/ B. c3 L: _0 o/ B2 M8 W/ a, v├──070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 29.63M) P. A! D7 C3 q0 Y7 U
├──071.11-6 Transformer模型.mp4 43.91M- x% o( C/ H; X0 e3 _, L
├──072.11-7 Transformer代码实现.mp4 38.00M
; q$ k* g, C2 G4 f/ B+ G/ M& z) A! y├──073.12-1BERT模型.mp4 50.18M( m( ]' U0 c! m
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├──075.12-3 T5模型.mp4 37.76M
' X6 A5 b6 u* }+ a. r├──076.12-4 ViT模型.mp4 31.02M! Y( ?4 X+ w" l' h' B& M ?
├──077.12-5 Swin Transformer模型.mp4 54.91M
O! x& s* u; w8 n├──078.12-6 GPT模型代码实现.mp4 37.95M
6 S4 R) x& k5 E7 R" p( a├──079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 28.52M
& [# A- A+ y( i0 v. W├──080.13-2 变分推断.mp4 40.75M
3 f% L( X! d% p7 t! G3 ~+ k├──081.13-3 变分自编码器.mp4 56.20M
! ]1 m" w9 C" ]; J/ f4 _├──082.13-4 生成对抗网络.mp4 39.85M
2 ^8 s B% { z/ d├──083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4 77.56M3 `- h- y$ {1 \8 l) T2 v9 ~
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├──085.14-1 自定义数据加载.mp4 48.72M5 k( \0 T V- q8 s
├──086.14-2 图像数据增强.mp4 33.44M
3 B& ]! \2 p3 G1 M# A3 [$ r7 u% ?├──087.14-3 迁移学习.mp4 31.80M
' J/ o8 R4 y" M5 }+ P+ y i- ?& c6 D├──088.14-4 经典视觉数据集.mp4 37.27M* {, T* e/ m* W; D/ O* _, ~+ C6 i
├──089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 64.10M& d& E' w& b( a( M
├──090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4 33.25M, D7 g. r) F- e! ]$ w
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' D, m8 C$ t0 }5 o/ g; h+ h├──093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4 36.40M' c- U& M7 I( c5 t8 n: j3 X
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8 O3 d; i0 p( Q; f' u4 |8 F5 o9 F) n- K3 W+ m G8 x
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发表于 2024-1-28 10:54:03
