SGG-AI大模型之深度学习
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——/尚硅谷AI大模型之深度学习/
├──1.笔记
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├──2.资料
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├──3.代码
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└──4.视频
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| ├──002_深度学习_概述.mp437.64M
| ├──003_神经网络_基本概念和结构.mp440.06M
| ├──004_神经网络_感知机和激活函数.mp419.82M
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| ├──008_其它激活函数.mp426.44M
| ├──009_简单神经网络_信号传递.mp445.52M
| ├──010_简单神经网络_代码实现.mp437.51M
| ├──011_神经网络案例_手写数字识别_整体思路.mp436.42M
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| ├──013_神经网络案例_手写数字识别_小批量计算.mp424.19M
| ├──014_损失函数_MSE.mp429.64M
| ├──015_损失函数_交叉熵误差.mp445.06M
| ├──016_损失函数_分类和回归任务常见损失函数.mp423.38M
| ├──017_数值微分_求导.mp435.88M
| ├──018_数值微分_计算切线.mp432.68M
| ├──019_数值微分_偏导数和梯度.mp416.48M
| ├──020_数值微分_计算梯度.mp431.32M
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| ├──022_神经网络的梯度计算.mp442.55M
| ├──023_梯度下降法_原理和代码实现.mp433.27M
| ├──024_梯度下降法案例_求最小值.mp425.47M
| ├──025_梯度下降法_超参数的影响.mp417.56M
| ├──026_梯度下降法_训练相关概念.mp438.00M
| ├──027_梯度下降法_SGD基本原理.mp428.18M
| ├──028_梯度下降法_SGD案例_神经网络类实现.mp455.78M
| ├──029_梯度下降法_SGD案例_加载数据和定义超参数.mp432.37M
| ├──030_梯度下降法_SGD案例_模型训练和测试.mp463.67M
| ├──031_反向传播_计算图和反向求导.mp454.75M
| ├──032_反向传播_链式法则.mp421.58M
| ├──033_反向传播_加法和乘法节点.mp416.72M
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| ├──035_反向传播_激活函数层_Sigmoid.mp439.52M
| ├──036_反向传播_仿射层Affine.mp481.42M
| ├──037_反向传播_输出层_基本介绍.mp430.89M
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| ├──039_反向传播_输出层_代码实现.mp428.25M
| ├──040_综合应用案例_手写数字识别_定义网络类.mp469.27M
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| ├──056_PyTorch_基本介绍.mp419.29M
| ├──057_PyTorch_安装流程及CUDA介绍.mp466.60M
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| ├──066_PyTorch_张量转换_元素数据类型转换.mp418.84M
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| ├──072_PyTorch_张量统计运算函数.mp465.29M
| ├──073_PyTorch_张量索引操作_简单索引和范围索引.mp428.67M
| ├──074_PyTorch_张量索引操作_列表索引.mp418.47M
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| ├──076_PyTorch_张量形状操作_交换维度.mp423.13M
| ├──077_PyTorch_张量形状操作_调整形状.mp426.62M
| ├──078_PyTorch_张量形状操作_增减维度.mp420.20M
| ├──079_PyTorch_张量拼接和堆叠.mp425.67M
| ├──080_PyTorch_自动微分模块_计算梯度基本流程.mp473.14M
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| ├──082_PyTorch_自动微分模块_分离张量.mp434.17M
| ├──083_PyTorch_自动微分模块_detach对梯度计算的影响.mp414.35M
| ├──084_PyTorch_自动微分模块_detach与data的区别.mp433.12M
| ├──085_PyTorch_线性回归案例_模块和流程介绍.mp430.61M
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| ├──087_PyTorch深度学习_激活函数_Sigmoid.mp445.69M
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| ├──091_PyTorch深度学习_全连接层和参数初始化.mp462.53M
| ├──092_PyTorch深度学习_Dropout层.mp417.58M
| ├──093_PyTorch深度学习_神经网络搭建.mp453.84M
| ├──094_PyTorch深度学习_查看模型参数.mp424.02M
| ├──095_PyTorch深度学习_查看模型结构和参数数量.mp431.30M
| ├──096_PyTorch深度学习_device设置.mp430.81M
| ├──097_PyTorch深度学习_使用Sequential创建神经网络.mp442.02M
| ├──098_PyTorch深度学习_损失函数_BCE.mp431.96M
| ├──099_PyTorch深度学习_损失函数_CrossEntropyLoss.mp441.12M
| ├──100_PyTorch深度学习_损失函数_回归任务损失函数.mp416.99M
| ├──101_PyTorch深度学习_损失函数_综合测试.mp439.27M
| ├──102_PyTorch深度学习_动量法.mp471.12M
| ├──103_PyTorch深度学习_学习率衰减_等间隔.mp442.54M
| ├──104_PyTorch深度学习_学习率衰减_指定间隔和指数衰减.mp424.89M
| ├──105_PyTorch深度学习_AdaGrad和RMSProp.mp432.74M
| ├──106_PyTorch深度学习_Adam.mp424.50M
| ├──107_房价预测案例_数据分析和导入模块.mp450.08M
| ├──108_房价预测案例_特征工程.mp474.91M
| ├──109_房价预测案例_模型创建.mp422.18M
| ├──110_房价预测案例_定义损失函数.mp425.86M
| ├──111_房价预测案例_训练模型和测试.mp470.89M
| ├──112_CNN_基本结构.mp416.70M
| ├──113_CNN_卷积层_基本介绍.mp415.10M
| ├──114_CNN_卷积层_数学上的卷积.mp456.78M
| ├──115_CNN_卷积层_CNN的卷积运算.mp421.08M
| ├──116_CNN_卷积层_填充.mp414.02M
| ├──117_CNN_卷积层_步幅和输出形状计算.mp430.32M
| ├──118_CNN_卷积层_3维数据卷积运算.mp426.74M
| ├──119_CNN_卷积层_API调用和测试.mp456.36M
| ├──120_CNN_池化层_基本概念和特点.mp425.77M
| ├──121_CNN_池化层_API调用和测试.mp434.40M
| ├──122_CNN_深度卷积神经网络.mp486.65M
| ├──123_服装分类案例_加载数据集.mp447.66M
| ├──124_服装分类案例_创建模型.mp443.07M
| ├──125_服装分类案例_模型训练.mp462.96M
| ├──126_服装分类案例_模型测试.mp446.70M
| ├──127_NLP概述.mp464.33M
| ├──128_词向量和词嵌入.mp428.47M
| ├──129_嵌入层API使用.mp455.00M
| ├──130_词嵌入应用和NLP模型.mp457.46M
| ├──131_RNN_基本结构和原理.mp431.63M
| ├──132_RNN_API调用.mp468.03M
| ├──133_RNN_输入输出形状.mp438.96M
| ├──134_古诗生成案例_数据预处理.mp467.49M
| ├──135_古诗生成案例_创建数据集.mp456.52M
| ├──136_古诗生成案例_创建模型.mp431.21M
| ├──137_古诗生成案例_模型训练.mp446.40M
| └──138_古诗生成案例_生成新诗.mp470.49M
我只是路过打酱油的。 :lol 1 :P 谢谢分享资源 感觉不错啊 [百度网盘] SGG-AI大模型之深度学习 [复制链接] |主动推送
:lol {:3_41:}