文件清单 32 项

• 024.5-6 Dropout代码实现.mp4
• 049.8-5 ResNet.mp4
• 031.6-5 随机梯度下降法.mp4
• 098.16-3 DALL-E模型.mp4
• 002.1-2 初识深度学习.mp4
• 074.12-2 GPT系列模型.mp4
• 077.12-5 Swin Transformer模型.mp4
• 057.10-1 深度循环神经网络.mp4
• 032.6-6 小批量梯度下降法.mp4

展开全部 32 项

• 084.13-6 图像生成.mp4
• 071.11-6 Transformer模型.mp4
• 1_9-1-演员评论家算法核心思想和原理.mp4
• 7_9-7-SAC代码实现.mp4
• 2_10-2-Dyna-Q算法.mp4
• 3_2-3-概率.mp4
• 7_4-7-常见问题解析.mp4
• 2_3-2-conda使用命令.mp4
• 1_11-1模仿学习.mp4
• 2_1-2-认识强化学习.mp4
• 2_6-2-时序差分方法.mp4
• 2_2-2-微积分.mp4
• 12-4聚类算法代码实现.mp4
• 09-6非线性SVM:核技巧.mp4
• 06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4
• 15-5如何深入研究机器学习.mp4
• 05-2线性回归核心思想和原理.mp4
• 04-9KNN优缺点和适用条件.mp4
• 04-6超参数.mp4
• 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4
• 03-3Anaconda命令行操作.mp4
• 12-1本章总览.mp4
• 07-7决策树回归任务代码实现.mp4