内容详情:008.3-2_conda实用命令.mp4 009.3-3_Jupyter_Notebook快速上手.mp4 069.11-4_自注意力机制.mp4 098.16-3_DALL-E模型.mp4 024.5-6_Dropout代码实现.mp4 055.9-5_循环神经网络代码实现.mp4 045.8-1_AlexNet.mp4 025.5-7_梯度消失和梯度爆炸.mp4 079【公众号:阿乐资源库】.13-1_蒙特卡洛方法.mp4 059.10-3_门控循环单元.mp4 014.4-4_多层感知机代码实现.mp4 040.7-2_图像卷积.mp4 071【公众号:阿乐资源库】.11-6_Transformer模型.mp4 022.5-4_正则化.mp4 074【公众号:阿乐资源库】.12-2_GPT系列模型.mp4 042.7-4_卷积层常见操作.mp4 015.4-5_回归问题.mp4 016.4-6_线性回归代码实现.mp4 021.5-3_过拟合和欠拟合示例.mp4 050.8-6_DenseNet.mp4 089【公众号:阿乐资源库】.14-5_项目实战:猫狗大战.mp4 047.8-3_批量规范化.mp4 097.16-2_CLIP模型.mp4 029.6-3_损失函数性质.mp4 028.6-2_损失函数.mp4 084【公众号:阿乐资源库】.13-6_图像生成.mp4 030.6-4_梯度下降.mp4 020.5-2_过拟合欠拟合应对策略.mp4 005.2-2_微积分.mp4 039.7-1_全连接层问题.mp4 004.2-1_线性代数.mp4 051.9-1_序列建模.mp4 065.10-9_机器翻译简单代码实现.mp4 068.11-3_键值对注意力和多头注意力.mp4 003.1-3_课程使用的技术栈.mp4 007.3-1_CUDA+Anacond...等。
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