梗直哥瞿炜–深度学习必修课：进击算法工程师夸克网盘下载

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梗直哥瞿炜–深度学习必修课：进击算法工程师 2.2GB

050.8-6 DenseNet【】.mp4 58.5MB

090.15-1 词嵌入和word2vec【】.mp4 33.3MB

018.4-8 多分类问题代码实现【】.mp4 42.8MB

043.7-5 池化层Pooling【】.mp4 33.6MB

008.3-2 conda实用命令【】.mp4 13.0MB

033.6-7 动量法【】.mp4 25.0MB

023.5-5 Dropout【】.mp4 32.1MB

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

062.10-6 编码器-解码器网络【】.mp4 41.1MB

012.4-2 多层感知机【】.mp4 47.3MB

098.16-3 DALL-E模型【】.mp4 54.3MB

083.13-5 Diffusion扩散模型【】.mp4 77.6MB

002.1-2 初识深度学习【】.mp4 52.9MB

014.4-4 多层感知机代码实现【】.mp4 29.3MB

081.13-3 变分自编码器【】.mp4 56.2MB

097.16-2 CLIP模型【】.mp4 37.7MB

091.15-2 词义搜索和句意表示【】.mp4 44.8MB

080.13-2 变分推断【】.mp4 40.8MB

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

058.10-2 双向循环神经网络【】.mp4 25.8MB

001.1-1 课程内容和理念【】.mp4 52.2MB

011.4-1 神经网络原理【】.mp4 44.8MB

015.4-5 回归问题【】.mp4 35.6MB

042.7-4 卷积层常见操作【】.mp4 35.2MB

078.12-6 GPT模型代码实现【】.mp4 38.0MB

075.12-3 T5模型【】.mp4 37.8MB

024.5-6 Dropout代码实现【】.mp4 17.3MB

094.15-5 经典NLP数据集【】.mp4 36.4MB

057.10-1 深度循环神经网络【】.mp4 24.2MB

013.4-3 前向传播和反向传播【】.mp4 39.5MB

039.7-1 全连接层问题【】.mp4 38.5MB

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

087.14-3 迁移学习【】.mp4 31.8MB

003.1-3 课程使用的技术栈【】.mp4 12.7MB

028.6-2 损失函数【】.mp4 42.8MB

020.5-2 过拟合欠拟合应对策略【】.mp4 41.2MB

093.15-4 Hugging Face库介绍【】.mp4 36.4MB

061.10-5 复杂循环神经网络代码实现【】.mp4 35.8MB

079.13-1 蒙特卡洛方法【】.mp4 28.5MB

026.5-8 模型文件的读写【】.mp4 16.5MB

074.12-2 GPT系列模型【】.mp4 79.6MB

082.13-4 生成对抗网络【】.mp4 39.9MB

048.8-4 GoogLeNet【】.mp4 41.0MB

049.8-5 ResNet【】.mp4 65.0MB

021.5-3 过拟合和欠拟合示例【】.mp4 22.4MB

088.14-4 经典视觉数据集【】.mp4 37.3MB

064.10-8 束搜索算法【】.mp4 25.7MB

006.2-3 概率【】.mp4 59.2MB

041.7-3 卷积层【】.mp4 44.8MB

047.8-3 批量规范化【】.mp4 23.6MB

059.10-3 门控循环单元【】.mp4 28.6MB

099.16-4 深度学习最新发展趋势分析【】.mp4 37.0MB

068.11-3 键值对注意力和多头注意力【】.mp4 24.1MB

035.6-9 RMSProp_Adadelta算法【】.mp4 15.9MB

066.11-1 什么是注意力机制【】.mp4 43.4MB

054.9-4 随时间反向传播算法【】.mp4 43.9MB

017.4-7 分类问题【】.mp4 23.0MB

096.16-1 InstructGPT模型【】.mp4 77.0MB

044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）【】.mp4 27.2MB

065.10-9 机器翻译简单代码实现【】.mp4 39.3MB