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【整理了356个小时】这绝对是B站最完备的2022版新全李宏毅机器学

【14408】-【整理了356个小时】这绝对是B站最完备的2022版新全李宏毅机器学习 深度学习课程!!!-人工智能 AI 深度学习

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    【整理了356个小时】这绝对是B站最完备的2022版新全李宏毅机器学习 深度学习课程!!!-人工智能 AI 深度学习


    1-1. 课程大纲概述.mp4
    2-2.第1讲-机器学习基本概念-上.mp4
    3-3.深度学习基本概念-下.mp4
    4-4. PyTorch Tutorial-1.mp4
    5-5. PyTorch Tutorial-2.mp4
    6-6. Google Colab使用教程.mp4
    7-7. 选修-深度学习简介.mp4
    8-8.选修-反向传播.mp4
    9-9,选修-预测神奇宝贝Pokemon.mp4
    10-10. 选修-神奇宝贝分类.mp4
    11-11. 选修-逻辑回归.mp4
    12-12.第2讲-机器学习任务攻略.mp4
    13-13.局部最小值与鞍点.mp4
    14-14·批次(batch)与动量(momentum).mp4
    15-15,自动调整学习速率(Learning Rate)).mp4
    16-16,损失函数(Loss)可能影响网络训练失败.mp4
    17-17.重温神奇宝贝和数码宝贝分类器一谈谈机器学习的原理.mp4
    18-18,选修-梯度下降Gradient Descent-1.mp4
    19-19,选修-梯度下降Gradient Descent-2.mp4
    20-20. 选修-深度学习新的优化器-1.mp4
    21-21. 选修-深度学习新的优化器-2.mp4
    22-22.第3讲-卷积神经网络-CNN.mp4
    23-23.为什么用了验证集结果还是过拟合了.mp4
    24-24. 鱼与熊掌可以兼得的深度学习.mp4
    25-25,选修-Spatial Transformer Layer.mp4
    26-26.第4讲-自注意力机制(Self-attention) (上).mp4
    27-27.第4讲-自注意力机制(Self-attention) (下).mp4
    28-28.选修-RNN-1.mp4
    29-29.选修-RNN-2.mp4
    30-30.选修-GNN-1.mp4
    31-31. 选修-GNN-2.mp4
    32-32.第5讲-Transformer-1.mp4
    33-33.第5讲-Transformer-2.mp4
    34-34.自注意力机制类别总结.mp4
    35-35.选修-Non-Autoregressive Sequence Generation.mp4
    36-36,选修-指针网络(Pointer Network).mp4
    37-37.第6讲-生成式对抗网络(GAN)-1.mp4
    38-38.生成式对抗网络(GAN)-2.mp4
    39-39.生成式对抗网络(GAN)-3.mp4
    40-40.生成式对抗网络(GAN)-4.mp4
    41-41.选修-GAN理论-1.mp4
    42-42.选修-GAN 理论-2.mp4
    43-43. 选修-GAN 理论-3.mp4
    44-44. 选修-VAE理论介绍.mp4
    45-45. 选修-Flow-based生成模型.mp4
    46-46. 第7讲-自监督学习(Self-supervised Learning)-1.mp4
    47-47. 自监督学习-2-BERT介绍.mp4
    48-48.自监督学习-3-BERT的奇闻异事.mp4
    49-49.自监督学习-4-GPT的野望.mp4
    50-50. 选修-BERT的预训练和微调.mp4
    51-51. 选修-BERT的各种变体.mp4
    52-52. 选修-GPT-3模型介绍.mp4
    53-53. 第8讲-自编码器(Auto-encoder)(上)—基本概念.mp4
    54-54.自编码器(Auto-encoder)(下)-更多应用.mp4
    55-55.选修-PCA理论介绍.mp4
    56-56.选修-t-SNE介绍.mp4
    57-57. 第9讲-机器学习的可解释性-1.mp4
    58-58,机器学习的可解释性-2.mp4
     

     

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