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绿梗直哥瞿炜《深度学习必修课：进击算法工程师》

  • 发布时间：
    2025-04-15 15:09:26
  • 文件大小：
    共计 102 个文件，合计：3.73GB
  • 资源来源：
    夸克网盘夸克网盘
  • 资源售价：
    积分5积分
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资源列表
课程总共16章100节，会帮你打牢深度学习基础，包括必要数学概念和代码工具，从最简单的多层感知机开始，循着深度学习的发展脉络带你掌握CNN、RNN及其各种变体。
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梗直哥瞿炜《深度学习必修课：进击算法工程师》3.73GB
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自学吧【www.zshare8.com】--学知识-长见识一网打尽.txt24B
001.1-1 课程内容和理念.mp452.23MB
002.1-2 初识深度学习.mp452.86MB
003.1-3 课程使用的技术栈.mp412.65MB
004.2-1 线性代数.mp456.44MB
005.2-2 微积分.mp449.04MB
006.2-3 概率.mp459.21MB
007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp420.94MB
008.3-2 conda实用命令.mp413.03MB
009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp415.54MB
010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp49.01MB
011.4-1 神经网络原理.mp444.83MB
012.4-2 多层感知机.mp447.25MB
013.4-3 前向传播和反向传播.mp439.52MB
014.4-4 多层感知机代码实现.mp429.34MB
015.4-5 回归问题.mp435.59MB
016.4-6 线性回归代码实现.mp423.14MB
017.4-7 分类问题.mp423.05MB
018.4-8 多分类问题代码实现.mp442.84MB
019.5-1 训练的常见问题.mp433.8MB
020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp441.17MB
021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp422.37MB
022.5-4 正则化.mp442.24MB
023.5-5 Dropout.mp432.08MB
024.5-6 Dropout代码实现.mp417.32MB
025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp447.2MB
026.5-8 模型文件的读写.mp416.5MB
027.6-1 最优化与深度学习.mp448.05MB
028.6-2 损失函数.mp442.8MB
029.6-3 损失函数性质.mp429.22MB
030.6-4 梯度下降.mp431.56MB
031.6-5 随机梯度下降法.mp420.63MB
032.6-6 小批量梯度下降法.mp432.04MB
033.6-7 动量法.mp425.04MB
034.6-8 AdaGrad算法.mp424.77MB
035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp415.89MB
036.6-10 Adam算法.mp447.07MB
037.6-11 梯度下降代码实现.mp430.92MB
038.6-12 学习率调节器.mp427.91MB
039.7-1 全连接层问题.mp438.55MB
040.7-2 图像卷积.mp434.77MB
041.7-3 卷积层.mp444.83MB
042.7-4 卷积层常见操作.mp435.21MB
043.7-5 池化层Pooling.mp433.64MB
044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp427.22MB
045.8-1 AlexNet.mp449.57MB
046.8-2 VGGNet.mp447.71MB
047.8-3 批量规范化.mp423.62MB
048.8-4 GoogLeNet.mp440.98MB
049.8-5 ResNet.mp465.01MB
050.8-6 DenseNet.mp458.47MB
051.9-1 序列建模.mp430.32MB
052.9-2 文本数据预处理.mp460.04MB
053.9-3 循环神经网络.mp448.25MB
054.9-4 随时间反向传播算法.mp443.86MB
055.9-5 循环神经网络代码实现.mp427.84MB
056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp437.66MB
057.10-1 深度循环神经网络.mp424.18MB
058.10-2 双向循环神经网络.mp425.84MB
059.10-3 门控循环单元.mp428.59MB
060.10-4 长短期记忆网络.mp443.06MB
061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp435.82MB
062.10-6 编码器-解码器网络.mp441.1MB
063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp432.96MB
064.10-8 束搜索算法.mp425.71MB
065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp439.34MB
066.11-1 什么是注意力机制.mp443.37MB
067.11-2 注意力的计算.mp457.52MB
068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp424.14MB
069.11-4 自注意力机制.mp430.16MB
070【公众号：阿乐资源库】.11-5 注意力池化及代码实现.mp429.63MB
071【公众号：阿乐资源库】.11-6 Transformer模型.mp443.91MB
072【公众号：阿乐资源库】.11-7 Transformer代码实现.mp438MB
073【公众号：阿乐资源库】.12-1BERT模型.mp450.18MB
074【公众号：阿乐资源库】.12-2 GPT系列模型.mp479.6MB
075【公众号：阿乐资源库】.12-3 T5模型.mp437.76MB
076【公众号：阿乐资源库】.12-4 ViT模型.mp431.02MB
077【公众号：阿乐资源库】.12-5 Swin Transformer模型.mp454.91MB
078【公众号：阿乐资源库】.12-6 GPT模型代码实现.mp437.95MB
079【公众号：阿乐资源库】.13-1 蒙特卡洛方法.mp428.52MB
080【公众号：阿乐资源库】.13-2 变分推断.mp440.75MB
081【公众号：阿乐资源库】.13-3 变分自编码器.mp456.2MB
082【公众号：阿乐资源库】.13-4 生成对抗网络.mp439.85MB
083【公众号：阿乐资源库】.13-5 Diffusion扩散模型.mp477.56MB
084【公众号：阿乐资源库】.13-6 图像生成.mp456.13MB
085【公众号：阿乐资源库】.14-1 自定义数据加载.mp448.72MB
086【公众号：阿乐资源库】.14-2 图像数据增强.mp433.44MB
087【公众号：阿乐资源库】.14-3 迁移学习.mp431.8MB
088【公众号：阿乐资源库】.14-4 经典视觉数据集.mp437.27MB
089【公众号：阿乐资源库】.14-5 项目实战：猫狗大战.mp464.1MB
090.15-1 词嵌入和word2vec.mp433.25MB
091.15-2 词义搜索和句意表示.mp444.83MB
092.15-3 预训练模型.mp455.01MB
093.15-4 Hugging Face库介绍.mp436.4MB
094.15-5 经典NLP数据集.mp436.42MB
095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp435.74MB
096.16-1 InstructGPT模型.mp476.99MB
097.16-2 CLIP模型.mp437.65MB
098.16-3 DALL-E模型.mp454.33MB
099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp437.03MB
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