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B站 - 深度学习必修课：进击AI算法工程师【梗直哥瞿炜】

B站-深度学习必修课：进击AI算法工程师【梗直哥瞿炜】

发布时间： 2024-12-11 17:37:11

文件大小： 共计 101 个文件 ，合计: 3.7GB

发布者： 挺身出的雪豹六

资源来源： 夸克网盘夸克网盘

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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

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

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

035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4 15.9MB

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

046.8-2 VGGNet.mp4 046.8-2 VGGNet.mp4 47.7MB

037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 037.6-11 梯度下降代码实现.mp4 30.9MB

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

040.7-2 图像卷积.mp4 040.7-2 图像卷积.mp4 34.8MB

043.7-5 池化层Pooling.mp4 043.7-5 池化层Pooling.mp4 33.6MB

036.6-10 Adam算法.mp4 036.6-10 Adam算法.mp4 47.1MB

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

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

免责声明（首次必看）.txt 免责声明（首次必看）.txt 2KB

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

047.8-3 批量规范化.mp4 047.8-3 批量规范化.mp4 23.6MB

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

094.15-5 经典NLP数据集.mp4 094.15-5 经典NLP数据集.mp4 36.4MB

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

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

039.7-1 全连接层问题.mp4 039.7-1 全连接层问题.mp4 38.5MB

080.13-2 变分推断.mp4 080.13-2 变分推断.mp4 40.8MB

088.14-4 经典视觉数据集.mp4 088.14-4 经典视觉数据集.mp4 37.3MB

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

038.6-12 学习率调节器.mp4 038.6-12 学习率调节器.mp4 27.9MB

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

084.13-6 图像生成.mp4 084.13-6 图像生成.mp4 56.1MB

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

091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4 091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4 44.8MB

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

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

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

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

097.16-2 CLIP模型.mp4 097.16-2 CLIP模型.mp4 37.7MB

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

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

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

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

045.8-1 AlexNet.mp4 045.8-1 AlexNet.mp4 49.6MB

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

058.10-2 双向循环神经网络.mp4 058.10-2 双向循环神经网络.mp4 25.8MB

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

067.11-2 注意力的计算.mp4 067.11-2 注意力的计算.mp4 57.5MB

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

062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 062.10-6 编码器-解码器网络.mp4 41.1MB

059.10-3 门控循环单元.mp4 059.10-3 门控循环单元.mp4 28.6MB

042.7-4 卷积层常见操作.mp4 042.7-4 卷积层常见操作.mp4 35.2MB

041.7-3 卷积层.mp4 041.7-3 卷积层.mp4 44.8MB

061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4 35.8MB

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

050.8-6 DenseNet.mp4 050.8-6 DenseNet.mp4 58.5MB

051.9-1 序列建模.mp4 051.9-1 序列建模.mp4 30.3MB

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057.10-1 深度循环神经网络.mp4 057.10-1 深度循环神经网络.mp4 24.2MB

052.9-2 文本数据预处理.mp4 052.9-2 文本数据预处理.mp4 60.0MB

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056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4 37.7MB

064.10-8 束搜索算法.mp4 064.10-8 束搜索算法.mp4 25.7MB

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