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梗直哥3套课程合集

梗直哥3套课程合集

发布时间： 2025-02-19 01:26:19

文件大小： 共计 281 个文件 ，合计: 8.8GB

发布者： 清风享7

资源来源： 夸克网盘夸克网盘

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梗直哥3套课程合集 梗直哥3套课程合集 2.3GB

梗直哥–深度学习必修课：进击算法工程师 梗直哥–深度学习必修课：进击算法工程师 2.3GB

012.4-2 多层感知机.mp4 012.4-2 多层感知机.mp4 47.3MB

005.2-2 微积分.mp4 005.2-2 微积分.mp4 49.0MB

032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 032.6-6 小批量梯度下降法.mp4 32.0MB

022.5-4 正则化.mp4 022.5-4 正则化.mp4 42.2MB

034.6-8 AdaGrad算法.mp4 034.6-8 AdaGrad算法.mp4 24.8MB

024.5-6 Dropout代码实现.mp4 024.5-6 Dropout代码实现.mp4 17.3MB

099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4 099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4 37.0MB

001.1-1 课程内容和理念.mp4 001.1-1 课程内容和理念.mp4 52.2MB

021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4 22.4MB

016.4-6 线性回归代码实现.mp4 016.4-6 线性回归代码实现.mp4 23.1MB

033.6-7 动量法.mp4 033.6-7 动量法.mp4 25.0MB

020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4 41.2MB

010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4 9.0MB

018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 018.4-8 多分类问题代码实现.mp4 42.8MB

027.6-1 最优化与深度学习.mp4 027.6-1 最优化与深度学习.mp4 48.0MB

006.2-3 概率.mp4 006.2-3 概率.mp4 59.2MB

025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4 47.2MB

017.4-7 分类问题.mp4 017.4-7 分类问题.mp4 23.0MB

100.16-5 下一步学习的建议.mp4 100.16-5 下一步学习的建议.mp4 18.5MB

011.4-1 神经网络原理.mp4 011.4-1 神经网络原理.mp4 44.8MB

008.3-2 conda实用命令.mp4 008.3-2 conda实用命令.mp4 13.0MB

009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4 15.5MB

004.2-1 线性代数.mp4 004.2-1 线性代数.mp4 56.4MB

003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 003.1-3 课程使用的技术栈.mp4 12.7MB

028.6-2 损失函数.mp4 028.6-2 损失函数.mp4 42.8MB

013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 013.4-3 前向传播和反向传播.mp4 39.5MB

007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 20.9MB

098.16-3 DALL-E模型.mp4 098.16-3 DALL-E模型.mp4 54.3MB

014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 014.4-4 多层感知机代码实现.mp4 29.3MB

031.6-5 随机梯度下降法.mp4 031.6-5 随机梯度下降法.mp4 20.6MB

019.5-1 训练的常见问题.mp4 019.5-1 训练的常见问题.mp4 33.8MB

002.1-2 初识深度学习.mp4 002.1-2 初识深度学习.mp4 52.9MB

023.5-5 Dropout.mp4 023.5-5 Dropout.mp4 32.1MB

030.6-4 梯度下降.mp4 030.6-4 梯度下降.mp4 31.6MB

015.4-5 回归问题.mp4 015.4-5 回归问题.mp4 35.6MB

053.9-3 循环神经网络.mp4 053.9-3 循环神经网络.mp4 48.2MB

077.12-5 Swin Transformer模型.mp4 077.12-5 Swin Transformer模型.mp4 54.9MB

079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4 28.5MB

070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4 29.6MB

069.11-4 自注意力机制.mp4 069.11-4 自注意力机制.mp4 30.2MB

089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4 64.1MB

078.12-6 GPT模型代码实现.mp4 078.12-6 GPT模型代码实现.mp4 38.0MB

086.14-2 图像数据增强.mp4 086.14-2 图像数据增强.mp4 33.4MB

073.12-1BERT模型.mp4 073.12-1BERT模型.mp4 50.2MB

087.14-3 迁移学习.mp4 087.14-3 迁移学习.mp4 31.8MB

081.13-3 变分自编码器.mp4 081.13-3 变分自编码器.mp4 56.2MB

029.6-3 损失函数性质.mp4 029.6-3 损失函数性质.mp4 29.2MB

074.12-2 GPT系列模型.mp4 074.12-2 GPT系列模型.mp4 79.6MB

072.11-7 Transformer代码实现.mp4 072.11-7 Transformer代码实现.mp4 38.0MB

082.13-4 生成对抗网络.mp4 082.13-4 生成对抗网络.mp4 39.9MB

090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4 090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4 33.3MB

083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4 083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4 77.6MB

075.12-3 T5模型.mp4 075.12-3 T5模型.mp4 37.8MB

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026.5-8 模型文件的读写.mp4 026.5-8 模型文件的读写.mp4 16.5MB

093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4 093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4 36.4MB

096.16-1 InstructGPT模型.mp4 096.16-1 InstructGPT模型.mp4 77.0MB

092.15-3 预训练模型.mp4 092.15-3 预训练模型.mp4 55.0MB

071.11-6 Transformer模型.mp4 071.11-6 Transformer模型.mp4 43.9MB

066.11-1 什么是注意力机制.mp4 066.11-1 什么是注意力机制.mp4 43.4MB

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