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深度学习及项目实战

简介
分类: AI 算法

课程标签：核心技术项目实践

任务列表

第1任务: 深度学习开篇
第2-1任务: TensorFlow训练的基本过程
第2-2任务: 素材.zip
第2-3任务: 素材.zip
第3-1任务: tensorflow安装
第3-2任务: 文档.zip
第4-1任务: TensorFlow过拟合
第4-2任务: 素材.zip
第5-1任务: save and load
第5-2任务: 素材.zip
第6-1任务: Premade Estimators
第6-2任务: 素材.zip
第7-1任务: Boosted trees using Estimators
第7-2任务: 素材.zip
第8-1任务: Customization basics
第8-2任务: 素材.zip
第9-1任务: Custom layers
第9-2任务: 素材.zip
第10-1任务: Custom training
第10-2任务: 素材.zip
第11-1任务: 反向传播的链式法则
第11-2任务: 文档.zip
第12-1任务: 什么是SVM模型
第12-2任务: 文档.zip
第13-1任务: KKT条件
第13-2任务: 文档.zip
第14-1任务: 拉格朗日对偶问题
第14-2任务: 文档.zip
第15-1任务: 使用拉格朗日对偶推导参数w和b
第15-2任务: 文档.zip
第16-1任务: 使用SMO算法求解参数a
第16-2任务: 文档.zip
第16-3任务: 素材.zip
第17-1任务: 软间隔与正则化
第17-2任务: 文档.zip
第18-1任务: scikit-learn实现线性SVM
第18-2任务: 文档.zip
第18-3任务: 素材.zip
第19-1任务: scikit-learn实现非线性SVM
第19-2任务: 文档.zip
第19-3任务: 素材.zip
第20-1任务: 从逻辑回归到神经网络
第20-2任务: 文档.zip
第20-3任务: 素材.zip
第21-1任务: 神经网络的表示
第21-2任务: 文档.zip
第22-1任务: 前向传播过程
第22-2任务: 文档.zip
第23-1任务: 多样本的向量化
第23-2任务: 文档.zip
第24-1任务: 确认矩阵的维数
第24-2任务: 文档.zip
第24-3任务: 素材.zip
第25-1任务: 一个3层神经网络的实现
第25-2任务: 文档.zip
第25-3任务: 素材.zip
第26-1任务: 输出层的设计与softmax
第26-2任务: 文档.zip
第26-3任务: 素材.zip
第27-1任务: 手写一个数字识别的神经网络
第27-2任务: 素材.zip
第28-1任务: 激活函数
第28-2任务: 文档.zip
第29-1任务: 神经网络的损失函数
第29-2任务: 文档.zip
第29-3任务: 素材.zip
第30-1任务: 神经网络的梯度下降法
第30-2任务: 文档.zip
第31-1任务: 链式法则与误差反向传播
第31-2任务: 文档.zip
第32-1任务: 本章概述
第32-2任务: 素材.zip
第33-1任务: one-hot和multi-hot
第33-2任务: 素材.zip
第34-1任务: 词袋模型和tfidf
第34-2任务: 文档.zip
第35-1任务: tfidf提取文档关键词实战
第35-2任务: 素材.zip
第36-1任务: 生成共现矩阵
第36-2任务: 文档.zip
第37-1任务: svd降维
第37-2任务: 文档.zip
第38-1任务: pca实战
第38-2任务: 素材.zip
第39-1任务: svd实战
第39-2任务: 素材.zip
第40-1任务: pca和共现窗口矩阵
第40-2任务: 素材.zip
第41-1任务: 语言模型概述
第41-2任务: 文档.zip
第42-1任务: NNLM模型
第42-2任务: 文档.zip
第43-1任务: NNLM模型实战
第43-2任务: 软件.zip
第43-3任务: 素材.zip
第44-1任务: CBOW模型
第44-2任务: 文档.zip
第45-1任务: Skip-gram模型
第45-2任务: 文档.zip
第46-1任务: huffman tree
第46-2任务: 文档.zip
第47-1任务: 分层的softmax
第47-2任务: 文档.zip
第48-1任务: 负采样
第48-2任务: 文档.zip
第49-1任务: word2vec实战
第49-2任务: 素材.zip
第50-1任务: Glove模型
第50-2任务: 文档.zip
第51-1任务: 选择Pytorch的理由与安装
第51-2任务: 素材.zip
第52-1任务: 什么是Tensor
第52-2任务: 素材.zip
第53-1任务: Tensor的创建
第53-2任务: 素材.zip
第54-1任务: Tensor的算术运算
第54-2任务: 素材.zip
第55-1任务: Tensor的索引与数据筛选
第55-2任务: 素材.zip
第56-1任务: Tensor的组合与拼接
第56-2任务: 素材.zip
第57-1任务: Tensor的切片
第57-2任务: 素材.zip
第58-1任务: Tensor的变形操作
第58-2任务: 素材.zip
第59-1任务: Tensor的填充操作
第59-2任务: 素材.zip
第60-1任务: Autograd自动求导机制
第60-2任务: 素材.zip
第61-1任务: Autograd自动求导线性回归模型
第61-2任务: 素材.zip
第62-1任务: Autograd其它功能
第62-2任务: 素材.zip
第63-1任务: nn.module和nn.functional库
第63-2任务: 素材.zip
第64-1任务: nn.parameters库
第64-2任务: 素材.zip
第65-1任务: nn.Sequential库
第65-2任务: 素材.zip
第66-1任务: PyTorch搭建神经网络模型的一般步骤
第66-2任务: 素材.zip
第67-1任务: Pytorch搭建神经网络解决回归问题
第67-2任务: 素材.zip
第68-1任务: Pytorch搭建神经网络解决分类问题
第68-2任务: 素材.zip
第69-1任务: 什么是序列任务
第69-2任务: 文档.zip
第70-1任务: 循环神经网络(rnn)
第70-2任务: 文档.zip
第70-3任务: 素材.zip
第71-1任务: RNN反向传播-BPTT算法
第71-2任务: 文档.zip
第72-1任务: 梯度消失、梯度爆炸与梯度裁剪
第72-2任务: 文档.zip
第72-3任务: 素材.zip
第73-1任务: 门控循环单元(GRU)
第73-2任务: 文档.zip
第73-3任务: 素材.zip
第74-1任务: 长短期记忆(LSTM)
第74-2任务: 文档.zip
第75-1任务: 双向RNN与多层RNN
第75-2任务: 文档.zip
第76-1任务: 文本情感分类任务的介绍与流程
第76-2任务: 素材.zip
第77任务: 文本预处理
第78任务: data_precossing实现
第79任务: dataset类实现
第80任务: model类实现
第81任务: train脚本实现
第82-1任务: 引入Transformer
第82-2任务: 文档.zip
第83-1任务: Transformer概述
第83-2任务: 文档.zip
第84-1任务: positional_encodings
第84-2任务: 文档.zip
第84-3任务: 素材.zip
第85-1任务: positional_encodings实战
第85-2任务: 素材.zip
第86-1任务: dropout理论
第86-2任务: 素材.zip
第87-1任务: dropout实战
第87-2任务: 素材.zip
第88-1任务: attention机制
第88-2任务: 文档.zip
第89-1任务: self-attention机制
第89-2任务: 文档.zip
第90-1任务: 句子的padding_mask
第90-2任务: 文档.zip
第91-1任务: padding_mask实战
第91-2任务: 素材.zip
第92-1任务: sequence_mask
第92-2任务: 文档.zip
第93-1任务: sequence_mask实战
第93-2任务: 素材.zip
第94-1任务: FFN网络结构
第94-2任务: 文档.zip
第95-1任务: layerNorm
第95-2任务: 文档.zip
第96-1任务: ResNet
第96-2任务: 文档.zip
第97-1任务: Warmup技术
第97-2任务: 文档.zip
第98-1任务: beam_search
第98-2任务: 文档.zip
第99-1任务: Transformer的理论知识总结
第99-2任务: 文档.zip
第100-1任务: transformer实战_处理数据
第100-2任务: 素材.zip
第101任务: transformer实战_train
第102任务: transformer实战_translate
第103-1任务: bert理论知识
第103-2任务: 文档.zip
第104-1任务: bert实战
第104-2任务: 素材.zip
第105-1任务: 看图说话
第105-2任务: 参考资料.zip
第106-1任务: 聊天机器人
第106-2任务: 资料.zip
第107-1任务: 推荐系统理论知识
第107-2任务: 参考资料.zip
第108-1任务: 推荐系统实战
第108-2任务: 资料.zip
第109-1任务: 项目导论与中文词向量实践
第109-2任务: 参考资料.zip
第110-1任务: 基于Seq2Seq架构的模型搭建
第110-2任务: 参考资料.zip
第111-1任务: NLG过程的优化与项目 Inference
第111-2任务: 参考资料.zip
第112任务: OOV和Word-repetition 问题的改进1
第113-1任务: OOV和Word-repetition 问题的改进2
第113-2任务: 参考资料.zip
第114-1任务: 基于Transformer特征提取器的改进
第114-2任务: 参考资料.zip
第115-1任务: BERT在抽取式任务中的效果
第115-2任务: 参考资料.zip
第116-1任务: 预训练模型在摘要任务中的改进
第116-2任务: 参考资料.zip
第117-1任务: 项目总结与回顾
第117-2任务: 参考资料.zip
第118任务: Seq2Seq模型结构
第119任务: Attention机制
第120-1任务: 基于Seq2Seq的PyTorch实战机器翻译
第120-2任务: 参考资料.zip
第121-1任务: 语言模型和概率图模型
第121-2任务: 语言模型和概率图模型.pptx_ner_dataset.zip
第121-3任务: 语言模型和概率图模型.pptx.zip

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