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10、课程：图像识别综述.1、图像标记.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 57.2 MB | |
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10、课程：图像识别综述.2、目标检测.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 58.13 MB | |
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10、课程：图像识别综述.3、图像切割.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 84.56 MB | |
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10、课程：图像识别综述.4、图像变换.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 68.51 MB | |
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10、课程：图像识别综述.5、图像降噪和恢复.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 42.85 MB | |
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10、课程：图像识别综述.6、图像聚类与生成.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 66.68 MB | |
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11、课程：迁移学习.10、神经风格迁移（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 71.1 MB | |
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11、课程：迁移学习.11、神经风格迁移（三）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 95.69 MB | |
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11、课程：迁移学习.12、神经风格迁移（四）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 43.97 MB | |
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11、课程：迁移学习.1、迁移学习的用途.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 36.58 MB | |
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11、课程：迁移学习.3、猫狗大战实例之数据读取和预处理.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 90.99 MB | |
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11、课程：迁移学习.4、对比展示迁移学习的效果.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 125.43 MB | |
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11、课程：迁移学习.5、如何导入之前的模型.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 93.95 MB | |
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11、课程：迁移学习.6、连接特征网络和分类网络.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 69.66 MB | |
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11、课程：迁移学习.7、如何逐层训练.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 70.16 MB | |
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11、课程：迁移学习.8、使用detach分开训练网络.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 121.38 MB | |
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11、课程：迁移学习.9、神经风格迁移（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 122.61 MB | |
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12、课程：对抗网络.1、生成式模型.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 39.17 MB | |
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12、课程：对抗网络.2、自编码器.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 75.81 MB | |
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12、课程：对抗网络.3、对抗学习引入.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 46.26 MB | |
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12、课程：对抗网络.4、对抗学习的损失函数.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 84.57 MB | |
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12、课程：对抗网络.5、卷机对抗网络.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 59.69 MB | |
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12、课程：对抗网络.6、对抗训练的难点及应用（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 65.15 MB | |
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12、课程：对抗网络.7、对抗训练的难点及应用（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 98.17 MB | |
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13、课程：时间序列分析.10、使用LSTM进行时间序列预测.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 110.19 MB | |
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13、课程：时间序列分析.1、时间序列是什么.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 94.22 MB | |
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13、课程：时间序列分析.2、时间序列的预处理.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 134.62 MB | |
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13、课程：时间序列分析.3、时间序列的预测方法.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 82.37 MB | |
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13、课程：时间序列分析.4、一阶平滑法.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 113.82 MB | |
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13、课程：时间序列分析.5、二次指数平滑法.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 131.57 MB | |
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13、课程：时间序列分析.6、Python代码展示.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 93.99 MB | |
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13、课程：时间序列分析.7、数据导入和平稳性检测.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 106.54 MB | |
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13、课程：时间序列分析.8、平稳性处理于模型构建.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 99.26 MB | |
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13、课程：时间序列分析.9、模型的其他构建法.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 91.21 MB | |
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14、课程：RNN.10、RNN损失函数.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 58.81 MB | |
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14、课程：RNN.11、RNN中的求导推理.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 116.19 MB | |
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14、课程：RNN.12、RNN的求导公式推导.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 133.94 MB | |
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14、课程：RNN.13、随时间产生的梯度消失问题.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 117.61 MB | |
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14、课程：RNN.14、梯度消失的反面—梯度爆炸.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 72.96 MB | |
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14、课程：RNN.1、时间序列数据的特点和历史（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 66.65 MB | |
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14、课程：RNN.2、时间序列数据的特点和历史（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 78.84 MB | |
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14、课程：RNN.3、RNN的网络结构（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 99.76 MB | |
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14、课程：RNN.4、RNN的网络结构（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 57.13 MB | |
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14、课程：RNN.5、RNN中的时间不变性.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 112.58 MB | |
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14、课程：RNN.6、RNN的代码实现.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 48 MB | |
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14、课程：RNN.7、RNN下的语言模型（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 85.24 MB | |
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14、课程：RNN.8、RNN下的语言模型（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 70.63 MB | |
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14、课程：RNN.9、RNN的前向传播.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 81.57 MB | |
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15、课程：RNN实战.1、自然语言的编码.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 125.01 MB | |
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15、课程：RNN实战.2、RNN代码展示—前向传递.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 105.26 MB | |
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15、课程：RNN实战.3、RNN代码展示—反向传播.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 122.36 MB | |
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15、课程：RNN实战.4、RNN中的梯度更新.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 86.02 MB | |
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15、课程：RNN实战.5、模型的训练.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 75.31 MB | |
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15、课程：RNN实战.6、PyTorch下的RNN之前向传播.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 90.74 MB | |
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15、课程：RNN实战.7、模型的构建代码.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 75.78 MB | |
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15、课程：RNN实战.8、模型的训练代码.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 117.17 MB | |
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15、课程：RNN实战.9、将模型改为生成模型.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 123.61 MB | |
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16、课程：RNN时间序列预测.1、数据准备和导入.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 93.88 MB | |
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16、课程：RNN时间序列预测.2、使用线性模型进行预测.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 127.35 MB | |
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16、课程：RNN时间序列预测.3、使用神经网络进行预测.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 69.54 MB | |
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16、课程：RNN时间序列预测.4、预测结果展示与分析.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 78.26 MB | |
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16、课程：RNN时间序列预测.5、从前馈网络到RNN.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 64.84 MB | |
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16、课程：RNN时间序列预测.6、应对梯度爆炸.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 92.2 MB | |
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16、课程：RNN时间序列预测.7、加速模型的训练方法（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 45.01 MB | |
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16、课程：RNN时间序列预测.8、加速模型的训练方法（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 107.48 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.10、GRU的优势.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 58.66 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.11、Attention机制.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 62.11 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.1、RNN和动力学系统.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 54.76 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.2、高维动力系统.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 45.01 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.3、RNN的图灵完备性.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 48.53 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.4、RNN与脑科学的联系.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 32.55 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.5、如何解决梯度消失的问题.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 45.38 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.6、LSTM的原理.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 53.18 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.7、LSTM的优势.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 45.23 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.8、LSTM的方程.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 48.48 MB | |
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17、课程：RNN深度理解.9、GRU原理.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 49.41 MB | |
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18、课程：课程总结.1、机器学习的问题.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 34.7 MB | |
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18、课程：课程总结.2、机器学习的核心概念.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 44.22 MB | |
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18、课程：课程总结.3、机器学习常见模型.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 43.49 MB | |
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18、课程：课程总结.4、CNN常见技巧.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 36.82 MB | |
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18、课程：课程总结.5、RNN和迁移学习.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 37.83 MB | |
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1、课程：多层感知机DNN.1、浅层网络的问题.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 52.68 MB | |
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1、课程：多层感知机DNN.2、涌现现象与深度网络为何高效.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 75.7 MB | |
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1、课程：多层感知机DNN.3、计算图.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 100.05 MB | |
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1、课程：多层感知机DNN.4、导数的反向传播.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 57 MB | |
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2、课程：梯度下降法.1、梯度下降的直观例子（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 45.61 MB | |
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2、课程：梯度下降法.2、梯度下降的直观例子（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 48.53 MB | |
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2、课程：梯度下降法.3、梯度下降的代码实现.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 60.67 MB | |
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2、课程：梯度下降法.4、梯度实现的数学证明.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 30.81 MB | |
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2、课程：梯度下降法.5、从优化的层次到机器学习.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 39.53 MB | |
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2、课程：梯度下降法.6、梯度下降的变体—动量梯度下降法及代码实现.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 120.17 MB | |
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3、课程：BP算法.1、反向传播算法的数学推导.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 51.93 MB | |
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3、课程：BP算法.2、反向传播算法的代码实现.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 56.99 MB | |
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3、课程：BP算法.3、链式法则.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 37.83 MB | |
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3、课程：BP算法.4、反向传播算法在神经网络中的应用代码展示（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 67.33 MB | |
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3、课程：BP算法.5、反向传播算法在神经网络中的应用代码展示（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 68.63 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.1、卷积神经网络的历史.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 65.27 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.2、图像识别中的滤镜与卷积.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 61.74 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.3、卷积操作的代码展示.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 71.37 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.4、图像识别的传统方法及其问题（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 72.03 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.5、图像识别的传统方法及其问题（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 80.53 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.6、卷积是如何提取特征的、卷积网络的生物学机理.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 119.78 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.7、引入激活函数以提取非线性特征.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 87.42 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.8、池化操作与层层抽象.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 84.51 MB | |
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4、课程：卷积神经网络.9、卷积神经网络的训练方法.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 68.89 MB | |
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5、课程：PyTorch（上）.1、PyTorch中的基本概念—变量.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 106.47 MB | |
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5、课程：PyTorch（上）.2、PyTorch中的反向求导.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 74.87 MB | |
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5、课程：PyTorch（上）.3、网络视角下的线性模型、PyTorch对神经网络的支持包.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 101.26 MB | |
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5、课程：PyTorch（上）.4、PyTorch中的优化器和损失函数.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 82.79 MB | |
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5、课程：PyTorch（上）.5、逻辑回归的问题介绍.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 57.47 MB | |
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5、课程：PyTorch（上）.6、用类的方法实现逻辑斯蒂回归.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 72.53 MB | |
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5、课程：PyTorch（上）.7、多层网络的模型构建流程、神经网络的参数初始化.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 118.62 MB | |
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5、课程：PyTorch（上）.8、Drop out在神经网络中的应用和实现.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 110.39 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.10、构建卷积网络的代码讲解.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 82.13 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.11、卷积网络中的全连接层.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 83.56 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.12、神经网络的训练与测试及训练的效果展示.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 120.06 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.1、梯度下降法在PyTorch中的实现.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 81.07 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.2、动量化梯度下降的原理和实现.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 87.13 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.3、两个参数问题下的优化面临的问题.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 43.6 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.4、自适应的梯度下降及流平均改进法.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 100.93 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.5、Adam算法.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 53.07 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.6、PyTorch中的优化器选择.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 83.25 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.7、PyTorch里的图像预处理与可视化.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 82.65 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.8、CNN要调节的主要参数（一）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 31.75 MB | |
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6、课程：PyTorch（下）.9、CNN要调节的主要参数（二）.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 39.78 MB | |
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7、课程：CNN进化.1、AlexNet的技术细节.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 131.75 MB | |
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7、课程：CNN进化.2、VGG19.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 61.46 MB | |
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7、课程：CNN进化.3、深度网络中的梯度消失问题.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 104.79 MB | |
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7、课程：CNN进化.4、残差网络的定义.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 82.81 MB | |
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7、课程：CNN进化.5、残差网络的数学原理.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 92.41 MB | |
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8、课程：BatchNormalization.1、批量正则化怎么做.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 40.93 MB | |
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8、课程：BatchNormalization.2、为什么批量标准化比标准化好.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 52.12 MB | |
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8、课程：BatchNormalization.3、阈值变换如何应对过拟合.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 49.84 MB | |
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8、课程：BatchNormalization.4、批量标准化的操作是怎么进行的.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 55.15 MB | |
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9、课程：Resnet残差网络.1、如何提取中间变量.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 109.12 MB | |
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9、课程：Resnet残差网络.2、在pytorch中引入批量正则化.mp4 | 2022-07-24 14:44:31 | 76.1 MB | |
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