内容详情:099.16-4_深度学习最新发展趋势分析.mp4 044.7-6_卷积神经网络代码实现(LeNet).mp4 036.6-10_Adam算法.mp4 049.8-5_ResNet.mp4 047.8-3_批量规范化.mp4 054.9-4_随时间反向传播算法.mp4 080【公众号:阿乐资源库】.13-2_变分推断.mp4 020.5-2_过拟合欠拟合应对策略.mp4 045.8-1_AlexNet.mp4 046.8-2_VGGNet.mp4 077【公众号:阿乐资源库】.12-5_Swin_Transformer模型.mp4 058.10-2_双向循环神经网络.mp4 004.2-1_线性代数.mp4 098.16-3_DALL-E模型.mp4 037.6-11_梯度下降代码实现.mp4 062.10-6_编码器-解码器网络.mp4 011.4-1_神经网络原理.mp4 025.5-7_梯度消失和梯度爆炸.mp4 008.3-2_conda实用命令.mp4 007.3-1_CUDA+Anaconda深度学习环境搭建.mp4 040.7-2_图像卷积.mp4 084【公众号:阿乐资源库】.13-6_图像生成.mp4 023.5-5_Dropout.mp4 028.6-2_损失函数.mp4 051.9-1_序列建模.mp4 024.5-6_Dropout代码实现.mp4 035.6-9_RMSProp_Adadelta算法.mp4 010.3-4_深度学习库PyTorch安装.mp4 015.4-5_回归问题.mp4 029.6-3_损失函数性质.mp4 052.9-2_文本数据预处理.mp4 038.6-12_学习率调节器.mp4 002.1-2_初识深度学习.mp4 082【公众号:阿乐资源库】.13-4_生成对抗网络.mp4 042.7-4_卷积层常见操作.mp4 ...等。
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