首页 磁力链接怎么用

[SkillFactory] Deep Learning и Нейронные сети

文件类型 收录时间 最后活跃 资源热度 文件大小 文件数量
视频 2025-4-9 22:25 2025-5-2 13:26 27 8.36 GB 144
磁力链接
magnet:?xt=urn:btih:35b7306ae40fc9443616b57cb2124bc87e42f956
迅雷链接
thunder://QUFtYWduZXQ6P3h0PXVybjpidGloOjM1YjczMDZhZTQwZmM5NDQzNjE2YjU3Y2IyMTI0YmM4N2U0MmY5NTZaWg==
二维码链接
[SkillFactory] Deep Learning и Нейронные сети的二维码
种子下载(838888不存储任何种子文件)
种子下载线路1(迅雷)--推荐
种子下载线路2(比特彗星)
种子下载线路3(torcache)
3条线路均为国内外知名下载网站种子链接，内容跟本站无关！
相关链接

SkillFactory Deep Learning и Нейронные сети

文件列表
  1. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_9 Матричные операции.mp4185MB
  2. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL-1_1 модуль_Скринкаст 1. Открываем ноутбук в Colab.mp47.8MB
  3. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL-1_1 модуль_Скринкаст 2. Линейная модель.mp431.86MB
  4. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL-1_1 модуль_Скринкаст 3. Бустинг.mp415.04MB
  5. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL-1_1 модуль_Скринкаст 4. Нейронная сеть.mp414.32MB
  6. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_1 Введение.mp49.57MB
  7. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_2 Машинное обучение и типы данных.mp448.94MB
  8. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_3 Нейронные сети.mp4114.05MB
  9. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_4 Как обучить нейронную сеть.mp482.1MB
  10. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_5 Задача компьютерного зрения.mp458.77MB
  11. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_6 Где взять ядро свертки.mp454.58MB
  12. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_7 Что такое Deep Learning.mp4104.85MB
  13. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_8 Обработка последовательностей.mp476.97MB
  14. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_9 От распознавания к синтезу.mp455.1MB
  15. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_10 Состязательные сети.mp4116.07MB
  16. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_11 Причины успеха.mp421.36MB
  17. Модуль 1. Введение в нейронные сети Введение/DL_1 модуль_12 Резюме.mp411.95MB
  18. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_1 Введение.mp471.33MB
  19. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_2 Граф вычислений.mp425.75MB
  20. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_2 Пример обучения.mp441.93MB
  21. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_3 MLP.mp422.91MB
  22. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_4 TensorFlow.mp47.89MB
  23. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_6 Детали градиентного спуска.mp416.06MB
  24. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_7 Граф для вычисления производных.mp433.93MB
  25. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_8 Пример нейрона.mp430.06MB
  26. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_9 Цепное правило и граф производных.mp445.02MB
  27. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_10 Практика. TF в Google Colab.mp431.98MB
  28. Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения/DL_2 модуль_11 Практика.mp470.04MB
  29. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 Модуль_ Скринкаст_Первая сверточная сеть 1.mp443.19MB
  30. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 Модуль_ Скринкаст_Простой сверточный слой.mp427.4MB
  31. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 Модуль_ Скринкаст_Пулинг слой.mp414.19MB
  32. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 Модуль_ Скринкаст_Усложняем сверточный слой.mp421.86MB
  33. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_1 Введение.mp411.32MB
  34. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_2 Как применять нейросеть к картинке.mp416.72MB
  35. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_3 Операция свертки.mp430.05MB
  36. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_4 Простой сверточный слой.mp439.63MB
  37. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_5 Усложняем сверточный слой.mp487.74MB
  38. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_6 Пулинг слой.mp439.76MB
  39. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_7 Первая сверточная сеть.mp438.57MB
  40. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_8 Современные архитектуры.mp448.93MB
  41. Модуль 3. Сверточные нейронные сети/DL_3 модуль_9 Inception V3.mp464.72MB
  42. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_1 Введение.mp471.59MB
  43. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_2 Инициализация весов.mp4115.97MB
  44. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_3 Скринкаст. Влияние learning rate и масштаба признаков на сходимость.mp450.07MB
  45. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_4 Батч нормализация.mp460.98MB
  46. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_5 Dropout.mp441.67MB
  47. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_6 Производная функции.mp4136.84MB
  48. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_7 Стохастический градиентный спуск (SGD).mp4146.49MB
  49. Модуль 4. Задача оптимизации/DL_4 модуль_8 Скринкаст. Adaptive Moment Estimation.mp419.38MB
  50. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_1 Введение.mp437.64MB
  51. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_2 Как получить такие картинки.mp464.64MB
  52. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_3 Перенос обучения.mp420.91MB
  53. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_4 Fine-tuning.mp464.8MB
  54. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_5 Автокодировщики.mp459.36MB
  55. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_6 Un-pooling.mp462.87MB
  56. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_7 Поиск похожих изображений.mp441.19MB
  57. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_8 Быстрый KNN.mp425.63MB
  58. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_9 Пространство представлений.mp437.39MB
  59. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_10 Вывод.mp432.04MB
  60. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_1.mp442.25MB
  61. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_2.mp469.78MB
  62. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_3.mp453.85MB
  63. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_4.mp452.55MB
  64. Модуль 5. Finetuning & Transfer Learning/DL_5 модуль_11 Практика1_5.mp485.4MB
  65. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_1 Введение.mp4152.09MB
  66. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_3 Задачи NLP.mp476.2MB
  67. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_4 Рекуррентные нейронные сети.mp4143.46MB
  68. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_5 Проблемы алгоритма.mp487.48MB
  69. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_6 Продвинутые сети.mp4171.75MB
  70. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_7 Типы обработки последовательностей.mp459.38MB
  71. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_8 MANY-TO-ONE.mp4142.64MB
  72. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_9 ONE-TO-MANY.mp4142.16MB
  73. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_10 ONE-TO-MANY. Языковая модель.mp4113.66MB
  74. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_11 SEQ 2 SEQ.mp497.21MB
  75. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_12 Механизм внимания ATTENTION.mp4129.71MB
  76. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_13 ATTENTION_ вычисление весов.mp477.88MB
  77. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_14 Отказ от рекуррентных сетей.mp4120.78MB
  78. Модуль 6. Обработка естественного языка (NLP)/DL_6 модуль_15 TRANSFORMER.mp4116.04MB
  79. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_1 Введение.mp449.39MB
  80. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_2 Приложения сегментации.mp429.9MB
  81. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_3 Классическая сегментация.mp452.49MB
  82. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_4 Методы на основе глубокого обучения.mp4133.31MB
  83. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_5 Методы улучшения FCN модели.mp460.04MB
  84. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_6 Слои для повышения разрешения.mp488.72MB
  85. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_7 Skipped connections и U-Net.mp441.03MB
  86. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_8 Дилатационная свертка.mp495.97MB
  87. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_9 Детектирование объектов.mp440.05MB
  88. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_10 Где используется детектирование объектов.mp444.39MB
  89. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_11 Локализация.mp432.2MB
  90. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_12 Регрессия.mp446.52MB
  91. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_13 Классификация + локализация.mp445.68MB
  92. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_14 Обучение локализации.mp428.66MB
  93. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_15 Отличие детектирования объектов от локализации.mp436.77MB
  94. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_16 Region proposals.mp443.49MB
  95. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_17 R-CNN.mp460.6MB
  96. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_18 FAST R-CNN.mp443.05MB
  97. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_19 FASTER R-CNN.mp444.18MB
  98. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_20 Семейство SSD - YOLO.mp433.96MB
  99. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_21 SSD.mp448.57MB
  100. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_22 SSD-детектор.mp462.47MB
  101. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_23 YOLO.mp46.29MB
  102. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_24 Сравнение методов.mp414.12MB
  103. Модуль 7. Сегментация и детектирование объектов/DL_7 модуль_25 Сегментация объектов.mp443.12MB
  104. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_1 Введение. Классы обучения.mp438.38MB
  105. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_2 Обучение с подкреплением.mp440.77MB
  106. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_3 Примеры обучения с подкреплением.mp489.98MB
  107. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_4 FROZEN LAKE_ Состояния и действия.mp475.04MB
  108. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_5 FROZEN LAKE_ Действия и награды.mp435.17MB
  109. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_6 FROZEN LAKE_ S, A, R, S’.mp453.76MB
  110. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_7 FROZEN LAKE_ Эпизоды и Цель обучения.mp447.5MB
  111. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_8 Оптимальная политика.mp477.32MB
  112. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_9 Оценка состояний и действий.mp450.62MB
  113. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_10 Оптимальная Q-функция.mp476.49MB
  114. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_12 Q-функция_ таблица.mp435.37MB
  115. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_13 Q-LEARNING.mp470.83MB
  116. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_14 Q-LEARNING Аппроксимация и Обучение.mp473.83MB
  117. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_15 EXPLORATION vs EXPLOITATION.mp448.52MB
  118. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_16 Q-LEARNING_ Обучение.mp435.2MB
  119. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_17 EXPERIENCE REPLAY.mp466.55MB
  120. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_18 DEEP Q-LEARNING.mp460.19MB
  121. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_19 Другие методы RL.mp472.11MB
  122. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_1 Видео_1.mp432.85MB
  123. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_1 Видео_2.mp440.43MB
  124. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_1 Видео_3.mp423.61MB
  125. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_2.mp458.71MB
  126. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_3.mp485.67MB
  127. Модуль 8. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)/DL_8 модуль_Практика_4.mp424.61MB
  128. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_1 Введение. Продвинутые задачи.mp496.51MB
  129. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_2 Автоэнкодеры. Часть 1.mp496.66MB
  130. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_3 Автоэнкодеры. Часть 2.mp469.2MB
  131. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_4 Сиамские нейронные сети.mp486.95MB
  132. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_5 ONE-SHOT LEARNING.mp484.09MB
  133. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_6 Обучение ONE-SHOT LEARNING.mp493.43MB
  134. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_7 Генеративные состязательные сети.mp467.97MB
  135. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_8 Генератор и дискриминатор.mp493.34MB
  136. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_9 Синтез изображений.mp495.02MB
  137. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_1 Autoencoder Видео_1.mp432.3MB
  138. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_1 Autoencoder Видео_2.mp438.52MB
  139. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_2 VAE Видео_1.mp432.93MB
  140. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_2 VAE Видео_2.mp431.32MB
  141. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_2 VAE Видео_3.mp430.76MB
  142. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_3 GAN Видео_1.mp425.2MB
  143. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_3 GAN Видео_2.mp461.83MB
  144. Модуль 9. What's next Продвинутые нейронные сети/DL_9 модуль_Практика_3 GAN Видео_3.mp470.24MB
友情提示
不会用的朋友看这里 把磁力链接复制到离线下载，或者bt下载软件里即可下载文件，或者直接复制迅雷链接到迅雷里下载！ 亲，你造吗？将网页分享给您的基友，下载的人越多速度越快哦！

违规内容投诉邮箱：[email protected]

概述 838888磁力搜索是一个磁力链接搜索引擎，是学术研究的副产品，用于解决资源过度分散的问题 它通过BitTorrent协议加入DHT网络，实时的自动采集数据，仅存储文件的标题、大小、文件列表、文件标识符（磁力链接）等基础信息 838888磁力搜索不下载任何真实资源，无法判断资源的合法性及真实性，使用838888磁力搜索服务的用户需自行鉴别内容的真伪 838888磁力搜索不上传任何资源，不提供Tracker服务，不提供种子文件的下载，这意味着838888磁力搜索 838888磁力搜索是一个完全合法的系统
838888磁力链接 磁力链接bt种子搜索引擎磁力搜索 DMCA