贪心机器学习2021(199元),网盘下载(49.62G)

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课时132:深度学习与深度神经网络的历史背景.mp4[74.95M]

课时133:神经网络的前向算法.mp4[52.13M]

课时134:神经网络的误差向后传递算法.mp4[58.39M]

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课时146:多通道输入,多通道输出的卷积操作,典型的卷积网络结构.mp4[33.59M]

课时147:卷积层用于降低网络模型的复杂度.mp4[45.46M]

课时148:卷积层复杂度的推演padding的种类.mp4[39.90M]

课时149:卷积层的误差向后传递算法(梯度推演).mp4[88.45M]

课时150:卷积层的各种变体.mp4[37.85M]

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课时163:神经网络的过拟合及其对策2-L1L2Regularization.mp4[23.71M]

课时164:神经网络的过拟合及其对策3-MaxNorm.mp4[22.48M]

课时165:神经网络的过拟合及其对策4-BatchNormalization.mp4[130.83M]

课时166:批处理梯度下降法,随机梯度下降法,mini批处理梯度下降法.mp4[164.58M]

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课时176:语言模型的原理及其应用.mp4[22.02M]

课时177:基于n-gram的语言模型.mp4[69.79M]

课时178:基于固定窗口的神经语言模型.mp4[28.74M]

课时179:RNN的原理,基于RNN的语言模型及其应用.mp4[83.43M]

课时180:RNN中的梯度消失与梯度爆炸.mp4[59.31M]

课时181:LSTM的原理.mp4[32.43M]

课时182:GRU的原理.mp4[11.11M]

课时183:梯度消失爆炸的解决方案.mp4[11.66M]

课时184:双向BidirectionalRNN,多层Multi-layerRNN.mp4[24.93M]

课时185:课后答疑.mp4[83.44M]

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课时191:为什么需要Attention注意力机制.mp4[50.86M]

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课时193:Transformer入门.mp4[19.72M]

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课时197:TransformerDecoder解码器的原理,损失函数,训练小技巧.mp4[121.69M]

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课时199:课后答疑.mp4[97.00M]

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课时204:使用BiLSTM+CNN实现NER-01.mp4[82.32M]

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