【S0260】深度学习算法与训练模型 Ai与GPT深度学习核心课程视频教程

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Java吧 视频教程： 深度学习算法与训练模型 Ai与GPT深度学习核心课程视频教程
0 l8 z/ T/ }7 Y* G1 V3 zJava教程编号：【S0260】-166

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) P5 @. j6 E- D9 u
〖课程目录〗：
├─001.1-1 课程内容和理念.mp4
├─002.1-2 初识深度学习.mp4
├─003.1-3 课程使用的技术栈.mp4
├─004.2-1 线性代数.mp4
8 |& M) p: ]/ M4 c! G1 L├─005.2-2 微积分.mp4
├─006.2-3 概率.mp4
- e" y* H5 D  V' T( J7 }6 K├─007.3-1 CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4
├─008.3-2 conda实用命令.mp4
0 x6 m( J) d* Q4 o  ~( b, X' u1 f├─009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4
, ~' q6 G' j9 M! C├─010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
├─011.4-1 神经网络原理.mp4
├─012.4-2 多层感知机.mp4
├─013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
├─014.4-4 多层感知机代码实现.mp4
: k3 _0 n+ \$ e& G0 H* q# L├─015.4-5 回归问题.mp4
├─016.4-6 线性回归代码实现.mp4
8 X: Q$ l$ B9 a/ e9 |├─017.4-7 分类问题.mp4
├─018.4-8 多分类问题代码实现.mp4
8 X& K7 u) ^5 w. E) J" t├─019.5-1 训练的常见问题.mp4
6 r0 F8 [* B3 @7 ]├─020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
├─021.5-3 过拟合和欠拟合示例.mp4
├─022.5-4 正则化.mp4
2 @* P5 C4 V) x) @1 D# E3 V├─023.5-5 Dropout.mp4
├─024.5-6 Dropout代码实现.mp4
, U! q6 [$ ?0 J7 o( f3 A├─025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
├─026.5-8 模型文件的读写.mp4
! j% s) m* @7 P: r5 U$ H: w├─027.6-1 最优化与深度学习.mp4
├─028.6-2 损失函数.mp4
├─029.6-3 损失函数性质.mp4
├─030.6-4 梯度下降.mp4
, q* }3 i: Y  Y├─031.6-5 随机梯度下降法.mp4
' d, b% k# n6 m$ m├─032.6-6 小批量梯度下降法.mp4
4 s6 T3 Z, ]' k2 k: o/ g# G├─033.6-7 动量法.mp4
: m% ]+ U. _1 t! O# k├─034.6-8 AdaGrad算法.mp4
├─035.6-9 RMSProp_Adadelta算法.mp4
3 w; I# ^0 w% _" p/ P├─036.6-10 Adam算法.mp4
├─037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
├─038.6-12 学习率调节器.mp4
# i+ t2 W  V2 z├─039.7-1 全连接层问题.mp4
├─040.7-2 图像卷积.mp4
├─041.7-3 卷积层.mp4
├─042.7-4 卷积层常见操作.mp4
7 K' r' ?4 _+ R, f( f├─043.7-5 池化层Pooling.mp4
├─044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
├─045.8-1 AlexNet.mp4
├─046.8-2 VGGNet.mp4
4 F' v# o( M% _) a" H5 o2 I( z├─047.8-3 批量规范化.mp4
├─048.8-4 GoogLeNet.mp4
├─049.8-5 ResNet.mp4
+ O3 v8 `' T& k: |$ Y, v* p6 q( X* d├─050.8-6 DenseNet.mp4
├─051.9-1 序列建模.mp4
├─052.9-2 文本数据预处理.mp4
├─053.9-3 循环神经网络.mp4
├─054.9-4 随时间反向传播算法.mp4
├─055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
# |% r. S- \9 ]) P! C  \├─056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4
* q1 n3 J5 }$ V7 Y' e├─057.10-1 深度循环神经网络.mp4
2 y/ y! C# i7 X/ {9 b& M; w├─058.10-2 双向循环神经网络.mp4
├─059.10-3 门控循环单元.mp4
$ p& z/ n( D) P├─060.10-4 长短期记忆网络.mp4
5 R5 B+ C8 B" n& o% e5 `  T$ ^1 M├─061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
1 b2 R' L- h  Q+ {9 L+ K├─062.10-6 编码器-解码器网络.mp4
' Q! u: d  }8 Y! X+ J├─063.10-7 序列到序列模型代码实现.mp4
6 {7 U& m) F  W3 w; x& [├─064.10-8 束搜索算法.mp4
0 e5 r3 j9 q7 @" F! ?├─065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4
$ R6 j9 ]3 |! J/ Q* L+ {├─066.11-1 什么是注意力机制.mp4
' k9 S. V0 Y8 R* L. t├─067.11-2 注意力的计算.mp4
" C; H. Q2 F8 F1 y/ [" c% p: B├─068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4
├─069.11-4 自注意力机制.mp4
├─070.11-5 注意力池化及代码实现.mp4
7 R- M6 f# U8 [1 I* t% N├─071.11-6 Transformer模型.mp4
6 R' q& |. |- f4 P3 v' Q├─072.11-7 Transformer代码实现.mp4
5 s- v5 G; @* M! I0 A& T" H# K├─073.12-1BERT模型.mp4
1 a* N. X1 C. o& E├─074.12-2 GPT系列模型.mp4
├─075.12-3 T5模型.mp4
  _4 i1 A" f% Q$ r1 t├─076.12-4 ViT模型.mp4
├─077.12-5 Swin Transformer模型.mp4
├─078.12-6 GPT模型代码实现.mp4
├─079.13-1 蒙特卡洛方法.mp4
├─080.13-2 变分推断.mp4
0 H6 f8 c; Q+ b├─081.13-3 变分自编码器.mp4
" R( W7 a7 b. n0 G4 K( J5 A5 }( }) E├─082.13-4 生成对抗网络.mp4
, a; i. t; Y; W. l4 a' ]├─083.13-5 Diffusion扩散模型.mp4
├─084.13-6 图像生成.mp4
2 f2 G  K% p" S+ y' u" ^' b├─085.14-1 自定义数据加载.mp4
, o# u4 P/ i5 h- y2 ^├─086.14-2 图像数据增强.mp4
1 o5 k8 g3 ~, b# g9 i5 X├─087.14-3 迁移学习.mp4
├─088.14-4 经典视觉数据集.mp4
├─089.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4
├─090.15-1 词嵌入和word2vec.mp4
├─091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
├─092.15-3 预训练模型.mp4 java8.com
$ v$ ?5 M, z1 X- Q├─093.15-4 Hugging Face库介绍.mp4
) A) K; l+ Q4 ?& Y7 |* S5 T! q  p, @├─094.15-5 经典NLP数据集.mp4
├─095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
├─096.16-1 InstructGPT模型.mp4
├─097.16-2 CLIP模型.mp4
6 b& s% a, i( h" w" Z├─098.16-3 DALL-E模型.mp4
├─099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4
8 W" F) l) g9 m  m+ ~- f├─100.16-5 下一步学习的建议.mp4
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