耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节

耿直哥–深度学习必修课：进击算法工程师100节
├── 🎥002.1-2 初识深度学习.mp4
├── 🎥005.2-2 微积分.mp4
├── 🎥006.2-3 概率.mp4
├── 🎥008.3-2 conda实用命令.mp4
├── 🎥009.3-3 Jupyter Notebook快速上手.mp4
├── 🎥010.3-4 深度学习库PyTorch安装.mp4
├── 🎥011.4-1 神经网络原理.mp4
├── 🎥013.4-3 前向传播和反向传播.mp4
├── 🎥016.4-6 线性回归代码实现.mp4
├── 🎥017.4-7 分类问题.mp4
├── 🎥020.5-2 过拟合欠拟合应对策略.mp4
├── 🎥022.5-4 正则化.mp4
├── 🎥025.5-7 梯度消失和梯度爆炸.mp4
├── 🎥027.6-1 最优化与深度学习.mp4
├── 🎥031.6-5 随机梯度下降法.mp4
├── 🎥033.6-7 动量法.mp4
├── 🎥036.6-10 Adam算法.mp4
├── 🎥037.6-11 梯度下降代码实现.mp4
├── 🎥038.6-12 学习率调节器.mp4
├── 🎥039.7-1 全连接层问题.mp4
├── 🎥040.7-2 图像卷积.mp4
├── 🎥044.7-6 卷积神经网络代码实现（LeNet）.mp4
├── 🎥046.8-2 VGGNet.mp4
├── 🎥048.8-4 GoogLeNet.mp4
├── 🎥050.8-6 DenseNet.mp4
├── 🎥052.9-2 文本数据预处理.mp4
├── 🎥053.9-3 循环神经网络.mp4
├── 🎥055.9-5 循环神经网络代码实现.mp4
├── 🎥056.9-6 RNN的长期依赖问题.mp4
├── 🎥057.10-1 深度循环神经网络.mp4
├── 🎥058.10-2 双向循环神经网络.mp4
├── 🎥059.10-3 门控循环单元.mp4
├── 🎥060.10-4 长短期记忆网络.mp4
├── 🎥061.10-5 复杂循环神经网络代码实现.mp4
├── 🎥062.10-6 编码器-解码器网络.mp4
├── 🎥064.10-8 束搜索算法.mp4
├── 🎥065.10-9 机器翻译简单代码实现.mp4
├── 🎥066.11-1 什么是注意力机制.mp4
├── 🎥067.11-2 注意力的计算.mp4
├── 🎥068.11-3 键值对注意力和多头注意力.mp4
├── 🎥069.11-4 自注意力机制.mp4
├── 🎥082【公众号：阿乐资源库】.13-4 生成对抗网络.mp4
├── 🎥089【公众号：阿乐资源库】.14-5 项目实战：猫狗大战.mp4
├── 🎥091.15-2 词义搜索和句意表示.mp4
├── 🎥092.15-3 预训练模型.mp4
├── 🎥094.15-5 经典NLP数据集.mp4
├── 🎥095.15-6 项目实战：电影评论情感分析.mp4
├── 🎥096.16-1 InstructGPT模型.mp4
└── 🎥099.16-4 深度学习最新发展趋势分析.mp4