磁石

[OTUS] Нейронные сети на Python (2019)

正在检测能否在线播放…

大小
5.6 GB
文件数
166
分类
视频
热度
207
最近活跃
19 小时前

文件列表

  • 3. Первая нейронная сеть/04 Первая нейронная сеть 2.mp4357.1 MB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pptx41.2 MB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/01 Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать.mp4189.2 MB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/dataset.ipynb3.3 KB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/Dockerfile1.6 KB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/homework.ipynb733 B
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/pytorch.ipynb2.0 KB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/salt.py121 B
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/utils.py1.1 KB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/дз.txt403 B
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pdf2.3 MB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pptx1.6 MB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/02 Теоретические основы обучения нейронных сетей.mp4135.7 MB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/Dockerfile1.5 KB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/log_reg.ipynb4.2 KB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/дз.txt243 B
  • 3. Первая нейронная сеть/3.pdf1.2 MB
  • 3. Первая нейронная сеть/3.pptx1.4 MB
  • 3. Первая нейронная сеть/03 Первая нейронная сеть 1.mp4104.0 MB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pdf14.2 MB
  • 3. Первая нейронная сеть/MNIST_MLP.ipynb47.9 KB
  • 4. Keras/4.pdf5.4 MB
  • 4. Keras/4.pptx5.4 MB
  • 4. Keras/05 Keras.mp498.2 MB
  • 4. Keras/MNIST_MLP_KERAS.ipynb6.6 KB
  • 4. Keras/дз.txt701 B
  • 5. TensorFlow/06 TensorFlow.mp4278.1 MB
  • 5. TensorFlow/chat.txt9.4 KB
  • 5. TensorFlow/Otus.zip838.5 KB
  • 5. TensorFlow/tensorflow.ipynb72.1 KB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pdf4.1 MB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pptx1.3 MB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/07 Переобучение и регуляризация нейронных сетей.mp4137.8 MB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Dockerfile1.6 KB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/mnist_mlp.ipynb6.4 KB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/utils.py2.4 KB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/дз.txt272 B
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Ссылки.txt32 B
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/08 Взрыв и затухание градиентов.mp4232.2 MB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/chat.txt10.5 KB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/Dockerfile1.3 KB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_decay.zip218.2 MB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_slides.pdf10.6 MB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_6.ipynb115.7 KB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_keras.ipynb31.9 KB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/utils.py2.4 KB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/Ссылки.txt92 B
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pdf1.7 MB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pptx1.4 MB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/09 Основные архитектуры нейронных сетей. Автокодировщики.mp4140.8 MB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/chat.txt14.3 KB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/Dockerfile1.3 KB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae.ipynb298.9 KB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae_relu.ipynb255.0 KB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/utils.py2.4 KB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/дз.txt339 B
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/10 Основные архитектуры нейронных сетей. Сверточные сети.mp4195.0 MB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/chat.txt9.0 KB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pdf1.2 MB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pptx10.4 MB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets_mp4.zip185.5 MB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/Dockerfile1.3 KB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/mnist_conv.ipynb10.4 KB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/utils.py2.4 KB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/дз.txt316 B
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pdf14.4 MB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pptx3.4 MB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/11 Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети.mp4169.8 MB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/Dockerfile1.6 KB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/generated1.txt9.8 KB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn.ipynb21.4 KB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn_results.ipynb21.3 KB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wiki_utils.py2.5 KB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext.zip4.3 MB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/дз.txt292 B
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pdf3.1 MB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pptx1.3 MB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/12 Адаптивные методы градиентного спуска.mp4123.9 MB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/Dockerfile1.4 KB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/mnist_conv.ipynb79.7 KB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/utils.py2.4 KB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/13 Реализация на TensorFlow.mp4283.5 MB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/chat.txt5.0 KB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/test.csv18.3 MB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/tf_lstm.zip327.5 KB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/train.csv54.4 MB
  • 13. Реализация на Keras/14 Реализация на Keras.mp486.0 MB
  • 13. Реализация на Keras/chat.txt1.2 KB
  • 13. Реализация на Keras/lang_data.csv102.9 KB
  • 13. Реализация на Keras/LSTM_Keras.ipynb103.3 KB
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pdf5.3 MB
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pptx2.4 MB
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/15 Введение в обучение с подкреплением.mp4151.7 MB
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/дз.txt173 B
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/Ссылки.txt72 B
  • 15. Вариационный автокодировщик/15.pdf1.2 MB
  • 15. Вариационный автокодировщик/15.pptx25.3 MB
  • 15. Вариационный автокодировщик/16 Вариационный автокодировщик.mp484.7 MB
  • 15. Вариационный автокодировщик/chat.txt1.1 KB
  • 15. Вариационный автокодировщик/Vae_tf.ipynb446.9 KB
  • 15. Вариационный автокодировщик/дз.txt254 B
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pdf33.1 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pptx28.3 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/17 Генеративные Состязательные Сети.mp4148.9 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/fc_gan.gif4.6 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/mnist_fc_gan.ipynb2.9 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/utils.py2.5 KB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/дз.txt193 B
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/18 Состязательный Автокодировщик и условная генерация.mp4228.0 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/aaec.gif74.0 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/acs.molpharmaceut.8b00839.pdf2.3 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Adversarial_auto_encodrers.pdf7.8 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae.gif69.0 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae_git_version.py6.9 KB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/chat.txt5.0 KB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Lample_et_al.___2017___Fader_Networks_Manipulating_Images_by_Sliding_Attributes.pdf11.0 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_aae_c.ipynb10.7 KB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_caae.ipynb10.8 KB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/utils_1.py2.8 KB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Zhang__Song__Qi___2017___Age_progressionregression_by_conditional_adversarial_autoencoder.pdf2.6 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/дз.txt402 B
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pdf6.3 MB
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pptx21.6 MB
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/19 Глубокое обучение с подкреплением.mp4110.0 MB
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/Домашка_по_RL.txt390 B
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/Ссылки.txt346 B
  • 19. Domain Adaptation/14_8858.pdf5.5 MB
  • 19. Domain Adaptation/15_239.pdf5.4 MB
  • 19. Domain Adaptation/20 Domain Adaptation.mp4189.9 MB
  • 19. Domain Adaptation/1702.05464.pdf1.7 MB
  • 19. Domain Adaptation/chat.txt4.7 KB
  • 19. Domain Adaptation/mnist_fc_ada.ipynb467.7 KB
  • 19. Domain Adaptation/utils.py2.8 KB
  • 19. Domain Adaptation/Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf2.6 MB
  • 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pdf50.0 MB
  • 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pptx12.8 MB
  • 20. Обзор. Другие состязательные сети/21 Обзор. Другие состязательные сети.mp499.1 MB
  • 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pdf10.0 MB
  • 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pptx3.0 MB
  • 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/22 Обучение с подкреплением в состязательных сетях.mp4160.3 MB
  • 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pdf10.4 MB
  • 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pptx2.9 MB
  • 22. Современные сверточные сети. Обзор/23 Современные сверточные сети. Обзор.mp4105.7 MB
  • 23. Современные сверточные сети. Практика/24 Современные сверточные сети. Практика.mp494.2 MB
  • 23. Современные сверточные сети. Практика/chat.txt660 B
  • 23. Современные сверточные сети. Практика/CNN_practice.ipynb13.2 MB
  • 23. Современные сверточные сети. Практика/дз.txt208 B
  • 24. Глубокие рекуррентные сети/25 Глубокие рекуррентные сети.mp4174.6 MB
  • 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel.zip5.7 KB
  • 24. Глубокие рекуррентные сети/rec.pdf521.2 KB
  • 24. Глубокие рекуррентные сети/rec_ppt.pptx1.0 MB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/26 Metric-learning и обучение без примеров.mp497.0 MB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/chat.txt1.4 KB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/face_recognition.ipynb442.0 KB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/model.py11.6 KB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/utils.py6.2 KB
  • 26. Внимание в нейронных сетях/19.pdf4.0 MB
  • 26. Внимание в нейронных сетях/19.pptx11.2 MB
  • 26. Внимание в нейронных сетях/27 Внимание в нейронных сетях.mp4197.3 MB
  • 26. Внимание в нейронных сетях/chat.txt1.3 KB
  • 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/28 Обзор. Обнаружение и сегментация.mp4106.7 MB
  • 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/chat.txt198 B
  • 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/ObjectDetection.ipynb3.4 MB
  • 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pdf15.8 MB
  • 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pptx4.6 MB
  • 28. Нейронные сети для работы с графами/29 Нейронные сети для работы с графами.mp4149.6 MB

相关资源

举报这个资源