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├──001.1-1 课程内容和理念.mp4 52.23M, o5 @$ U h1 |& v% x
├──002.1-2 初识深度学习.mp4 52.86M/ K2 f# p* ~! c! l; R
├──003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 12.65M7 L9 f8 [% r7 O) {! W
├──004.2-1 线性代数.mp4 56.44M. i, M2 Z$ B _
├──005.2-2 微积分.mp4 49.04M
3 n; G# q6 g- ]2 x3 s- K├──006.2-3 概率.mp4 59.21M
% U" q2 V/ B# m- v$ [' G├──007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 20.94M
9 j. C( l4 v1 x9 Q├──008.3-2 conda实用命令.mp4 13.03M
& b! q. x. v4 a$ D* ~0 B* |├──009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 15.54M
! `. V9 {% C3 ]├──010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 9.01M+ w w& K% u; \9 I5 i9 I# t
├──011.4-1 神经网络原理.mp4 44.83M
5 p \+ |; r X( e├──012.4-2 多层感知机.mp4 47.25M' j# |6 @2 o3 ]0 M O
├──013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 39.52M( {! M8 d3 z4 [3 K: R9 n
├──014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 29.34M0 Z9 Y- N/ k1 c K2 B
├──015.4-5 回归问题.mp4 35.59M
1 Z1 i% I/ L8 |. g├──016.4-6 线性回归代码实现.mp4 23.14M; k0 h3 _; H# B( p
├──017.4-7 分类问题.mp4 23.05M
# C4 N+ |/ `" [0 H$ K$ B( Z├──018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 42.84M
9 X9 v: s6 i1 J& [├──019.5-1 训练的常见问题.mp4 33.80M
' k8 w8 r( F7 B2 k- h: Z" F├──020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 41.17M
' X! M( B5 A( }8 [├──021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 22.37M' U- k+ M/ ~% R }/ w% P
├──022.5-4 正则化.mp4 42.24M# v- \" s2 N: b3 I8 M1 O, ?9 g
├──023.5-5 Dropout.mp4 32.08M
- G' Q- V: ~ i! o" g├──024.5-6 Dropout代码实现.mp4 17.32M, i: W; Q- m) A1 Z0 \
├──025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 47.20M/ u' \4 x) t3 L+ p0 E" x
├──026.5-8 模型文件的读写.mp4 16.50M
% K: G) g0 B+ L: D├──027.6-1 最优化与深度学习.mp4 48.05M
S& B" U- S5 w$ D \$ ^├──028.6-2 损失函数.mp4 42.80M
5 ~, g/ I! K& Q7 ]. R) O/ ~├──029.6-3 损失函数性质.mp4 29.22M
: t8 ?: j! [7 b! r3 G2 {7 b4 Q├──030.6-4 梯度下降.mp4 31.56M
) a. {; ~: X8 K: S, Z0 |├──031.6-5 随机梯度下降法.mp4 20.63M
, N# `5 j3 ~' e' ~├──032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 32.04M
+ H' O% J. r* V4 G# @. M├──033.6-7 动量法.mp4 25.04M
! q- t4 Q& \ B) `0 b! l: t├──034.6-8 AdaGrad算法.mp4 24.77M+ P" L( n, |2 B8 L9 D
├──035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 15.89M2 \. n( H, u. ^' I
├──036.6-10 Adam算法.mp4 47.07M
: C8 A7 \5 y+ J! c) R* j8 d├──037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 30.92M
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% g3 I: l W& _3 \4 e1 E├──041.7-3 卷积层.mp4 44.83M
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) d5 x; k/ b# @2 B├──043.7-5 池化层Pooling.mp4 33.64M0 r3 v6 Q6 v9 q I4 G
├──044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4 27.22M# R% I) e: r9 s' \2 {' G+ k
├──045.8-1 AlexNet.mp4 49.57M
6 p& p1 a$ u. C% X; I2 P9 `) f. e├──046.8-2 VGGNet.mp4 47.71M
& Z+ I7 ` O" v- u2 T) ?: ^, g' s├──047.8-3 批量规范化.mp4 23.62M
; U; A0 n8 |$ q' @7 ^& |% B├──048.8-4 GoogLeNet.mp4 40.98M
, u1 s% j/ {# F' A* ]3 e├──049.8-5 ResNet.mp4 65.01M/ b3 l5 ?* |5 ^
├──050.8-6 DenseNet.mp4 58.47M) n% U% }: G5 E/ P5 U, T
├──051.9-1 序列建模.mp4 30.32M
5 D8 z& Z" X9 s+ a: Z1 H* b├──052.9-2 文本数据预处理.mp4 60.04M( {: A3 k* N2 K) W% {9 C/ K
├──053.9-3 循环神经网络.mp4 48.25M! q. x: `3 U7 u. O/ h! m7 q8 B
├──054.9-4 随时间反向传播算法.mp4 43.86M6 F5 \8 p6 K, t2 V8 u9 f
├──055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4 27.84M4 K( P; p0 m4 g& q7 u3 |, f% @
├──056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 37.66M5 Z/ P, a" B# e! ], u9 d1 Z; ~
├──057.10-1 深度循环神经网络.mp4 24.18M. U1 q5 S5 D, `6 w5 \! e7 _4 }% {
├──058.10-2 双向循环神经网络.mp4 25.84M
j W$ N7 N+ g. |. @├──059.10-3 门控循环单元.mp4 28.59M
3 z& F: o$ z' D- ^6 b4 J├──060.10-4 长短期记忆网络.mp4 43.06M
7 b; b2 u7 W5 ?. I├──061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 35.82M
7 {# H( M" ~6 n ?& |├──062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 41.10M
! g3 s6 w q2 w├──063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4 32.96M5 t: y l6 ]4 ~: r
├──064.10-8 束搜索算法.mp4 25.71M
. l+ W- F6 F7 N8 o% S├──065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4 39.34M
4 u; |( T( h. _% B' O2 @: u6 H" e├──066.11-1 什么是注意力机制.mp4 43.37M. X. g( K6 {+ N1 b" [
├──067.11-2 注意力的计算.mp4 57.52M- v2 D" [8 {5 q
├──068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4 24.14M
$ L4 ^& A8 s" R9 w├──069.11-4 自注意力机制.mp4 30.16M& @' l; P2 X7 v* Y6 G4 ~
├──070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 29.63M
1 V% x* m9 \- H8 R: \├──071.11-6 Transformer模型.mp4 43.91M
; V- v4 U' w2 k: ?* y├──072.11-7 Transformer代码实现.mp4 38.00M
+ G% v- @7 ^ a8 l" M$ o3 ~% }6 }├──073.12-1BERT模型.mp4 50.18M I: Q$ W# ~ K0 ?
├──074.12-2 GPT系列模型.mp4 79.60M7 ~, L9 `1 q! q1 O4 m
├──075.12-3 T5模型.mp4 37.76M5 d# |7 {6 |% \# X% o: @
├──076.12-4 ViT模型.mp4 31.02M2 S. p+ ?( k0 J6 q6 s) p& t. J
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2 x$ Y1 {6 @' u├──078.12-6 GPT模型代码实现.mp4 37.95M
# X z; s' b0 r- L├──079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 28.52M
* N4 M" a6 P0 G& R├──080.13-2 变分推断.mp4 40.75M) q9 J! |" y0 M! h7 |0 E/ [. j
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├──083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4 77.56M$ h) c2 I' [' F1 G0 t( M1 U: G/ A3 m
├──084.13-6 图像生成.mp4 56.13M5 m/ Y2 O O7 X7 o1 \/ A. _
├──085.14-1 自定义数据加载.mp4 48.72M, ]- ?& p U) a7 h7 q. `9 T. I
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; Z$ R* f; o- A# m1 b├──087.14-3 迁移学习.mp4 31.80M
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├──090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4 33.25M+ ?5 T6 F9 U/ `9 K
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├──092.15-3 预训练模型.mp4 55.01M
6 k2 w5 ]4 D( d" x├──093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4 36.40M
( ]6 C2 T1 v U& @8 c) R0 Y1 d) C9 a├──094.15-5 经典NLP数据集.mp4 36.42M# Z( V7 ^: c* J0 r; ?# Z# N
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& ^: S% G0 p% G% D+ R! P( v. D u1 W6 d
) K' J& s1 t# ?1 e: N C2 t- U$ u
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0 y W: K. ?2 g8 _7 |3 j7 v2 F; w6 F# s$ \ d2 _+ Q
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发表于 2024-1-28 10:54:03
