【B站付费课】耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节

076【公众号：阿乐资源库】.12-4 ViT模型.mp4  [31.0 MB]
045.8-1 AlexNet.mp4  [49.6 MB]
018.4-8 多分类问题代码实现.mp4  [42.8 MB]
010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4  [9.0 MB]
027.6-1 最优化与深度学习.mp4  [48.0 MB]
009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4  [15.5 MB]
049.8-5 ResNet.mp4  [65.0 MB]
059.10-3 门控循环单元.mp4  [28.6 MB]
054.9-4 随时间反向传播算法.mp4  [43.9 MB]
002.1-2 初识深度学习.mp4  [52.9 MB]
042.7-4 卷积层常见操作.mp4  [35.2 MB]
038.6-12 学习率调节器.mp4  [27.9 MB]
016.4-6 线性回归代码实现.mp4  [23.1 MB]
089【公众号：阿乐资源库】.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4  [64.1 MB]
078【公众号：阿乐资源库】.12-6 GPT模型代码实现.mp4  [38.0 MB]
060.10-4 长短期记忆网络.mp4  [43.1 MB]
091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4  [44.8 MB]
093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4  [36.4 MB]
096.16-1 InstructGPT模型.mp4  [77.0 MB]
014.4-4 多层感知机代码实现.mp4  [29.3 MB]
004.2-1 线性代数.mp4  [56.4 MB]
033.6-7 动量法.mp4  [25.0 MB]
052.9-2 文本数据预处理.mp4  [60.0 MB]
058.10-2 双向循环神经网络.mp4  [25.8 MB]
006.2-3 概率.mp4  [59.2 MB]
015.4-5 回归问题.mp4  [35.6 MB]
088【公众号：阿乐资源库】.14-4 经典视觉数据集.mp4  [37.3 MB]
064.10-8 束搜索算法.mp4  [25.7 MB]
022.5-4 正则化.mp4  [42.2 MB]
039.7-1 全连接层问题.mp4  [38.5 MB]
041.7-3 卷积层.mp4  [44.8 MB]
063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4  [33.0 MB]
098.16-3 DALL-E模型.mp4  [54.3 MB]
040.7-2 图像卷积.mp4  [34.8 MB]
001.1-1 课程内容和理念.mp4  [52.2 MB]
092.15-3 预训练模型.mp4  [55.0 MB]
036.6-10 Adam算法.mp4  [47.1 MB]
025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4  [47.2 MB]
007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4  [20.9 MB]
075【公众号：阿乐资源库】.12-3 T5模型.mp4  [37.8 MB]
069.11-4 自注意力机制.mp4  [30.2 MB]
013.4-3 前向传播和反向传播.mp4  [39.5 MB]
050.8-6 DenseNet.mp4  [58.5 MB]
085【公众号：阿乐资源库】.14-1 自定义数据加载.mp4  [48.7 MB]
061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4  [35.8 MB]
081【公众号：阿乐资源库】.13-3 变分自编码器.mp4  [56.2 MB]
005.2-2 微积分.mp4  [49.0 MB]
090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4  [33.3 MB]
071【公众号：阿乐资源库】.11-6 Transformer模型.mp4  [43.9 MB]
028.6-2 损失函数.mp4  [42.8 MB]
053.9-3 循环神经网络.mp4  [48.2 MB]
055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4  [27.8 MB]
094.15-5 经典NLP数据集.mp4  [36.4 MB]
017.4-7 分类问题.mp4  [23.0 MB]
084【公众号：阿乐资源库】.13-6 图像生成.mp4  [56.1 MB]
048.8-4 GoogLeNet.mp4  [41.0 MB]
100.16-5 下一步学习的建议.mp4  [18.5 MB]
086【公众号：阿乐资源库】.14-2 图像数据增强.mp4  [33.4 MB]
026.5-8 模型文件的读写.mp4  [16.5 MB]
031.6-5 随机梯度下降法.mp4  [20.6 MB]
047.8-3 批量规范化.mp4  [23.6 MB]
065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4  [39.3 MB]
030.6-4 梯度下降.mp4  [31.6 MB]
083【公众号：阿乐资源库】.13-5 Diffusion扩散模型.mp4  [77.6 MB]
079【公众号：阿乐资源库】.13-1 蒙特卡洛方法.mp4  [28.5 MB]
077【公众号：阿乐资源库】.12-5 Swin Transformer模型.mp4  [54.9 MB]
019.5-1 训练的常见问题.mp4  [33.8 MB]
070【公众号：阿乐资源库】.11-5 注意力池化及代码实现.mp4  [29.6 MB]
003.1-3 课程使用的技术栈.mp4  [12.7 MB]
082【公众号：阿乐资源库】.13-4 生成对抗网络.mp4  [39.9 MB]
072【公众号：阿乐资源库】.11-7 Transformer代码实现.mp4  [38.0 MB]
067.11-2 注意力的计算.mp4  [57.5 MB]
057.10-1 深度循环神经网络.mp4  [24.2 MB]
032.6-6 小批量梯度下降法.mp4  [32.0 MB]
008.3-2 conda实用命令.mp4  [13.0 MB]
080【公众号：阿乐资源库】.13-2 变分推断.mp4  [40.8 MB]
029.6-3 损失函数性质.mp4  [29.2 MB]
043.7-5 池化层Pooling.mp4  [33.6 MB]
023.5-5 Dropout.mp4  [32.1 MB]
035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4  [15.9 MB]
066.11-1 什么是注意力机制.mp4  [43.4 MB]
068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4  [24.1 MB]
087【公众号：阿乐资源库】.14-3 迁移学习.mp4  [31.8 MB]
046.8-2 VGGNet.mp4  [47.7 MB]
034.6-8 AdaGrad算法.mp4  [24.8 MB]
074【公众号：阿乐资源库】.12-2 GPT系列模型.mp4  [79.6 MB]
020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4  [41.2 MB]
099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4  [37.0 MB]
021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4  [22.4 MB]
073【公众号：阿乐资源库】.12-1BERT模型.mp4  [50.2 MB]
037.6-11 梯度下降代码实现.mp4  [30.9 MB]
024.5-6 Dropout代码实现.mp4  [17.3 MB]
062.10-6 编码器-解码器网络.mp4  [41.1 MB]
095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4  [35.7 MB]
051.9-1 序列建模.mp4  [30.3 MB]
056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4  [37.7 MB]
011.4-1 神经网络原理.mp4  [44.8 MB]
097.16-2 CLIP模型.mp4  [37.7 MB]
044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4  [27.2 MB]
012.4-2 多层感知机.mp4  [47.3 MB]