589689.xyz

[OTUS] Нейронные сети на Python (2019)

  • 收录时间:2020-03-10 09:27:42
  • 文件大小:6GB
  • 下载次数:127
  • 最近下载:2021-01-15 12:44:03
  • 磁力链接:
立即下载 复制链接

文件列表

  1. 3. Первая нейронная сеть/04 Первая нейронная сеть 2.mp4 357MB
  2. 12. Реализация на TensorFlow --2/13 Реализация на TensorFlow.mp4 284MB
  3. 5. TensorFlow/06 TensorFlow.mp4 278MB
  4. 7. Взрыв и затухание градиентов/08 Взрыв и затухание градиентов.mp4 232MB
  5. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/18 Состязательный Автокодировщик и условная генерация.mp4 228MB
  6. 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_decay.zip 218MB
  7. 26. Внимание в нейронных сетях/27 Внимание в нейронных сетях.mp4 197MB
  8. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/10 Основные архитектуры нейронных сетей. Сверточные сети.mp4 195MB
  9. 19. Domain Adaptation/20 Domain Adaptation.mp4 190MB
  10. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/01 Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать.mp4 189MB
  11. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets_mp4.zip 186MB
  12. 24. Глубокие рекуррентные сети/25 Глубокие рекуррентные сети.mp4 175MB
  13. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/11 Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети.mp4 170MB
  14. 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/22 Обучение с подкреплением в состязательных сетях.mp4 160MB
  15. 14. Введение в обучение с подкреплением/15 Введение в обучение с подкреплением.mp4 152MB
  16. 28. Нейронные сети для работы с графами/29 Нейронные сети для работы с графами.mp4 150MB
  17. 16. Генеративные Состязательные Сети/17 Генеративные Состязательные Сети.mp4 149MB
  18. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/09 Основные архитектуры нейронных сетей. Автокодировщики.mp4 141MB
  19. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/07 Переобучение и регуляризация нейронных сетей.mp4 138MB
  20. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/02 Теоретические основы обучения нейронных сетей.mp4 136MB
  21. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/12 Адаптивные методы градиентного спуска.mp4 124MB
  22. 18. Глубокое обучение с подкреплением/19 Глубокое обучение с подкреплением.mp4 110MB
  23. 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/28 Обзор. Обнаружение и сегментация.mp4 107MB
  24. 22. Современные сверточные сети. Обзор/23 Современные сверточные сети. Обзор.mp4 106MB
  25. 3. Первая нейронная сеть/03 Первая нейронная сеть 1.mp4 104MB
  26. 20. Обзор. Другие состязательные сети/21 Обзор. Другие состязательные сети.mp4 99MB
  27. 4. Keras/05 Keras.mp4 98MB
  28. 25. Metric-learning и обучение без примеров/26 Metric-learning и обучение без примеров.mp4 97MB
  29. 23. Современные сверточные сети. Практика/24 Современные сверточные сети. Практика.mp4 94MB
  30. 13. Реализация на Keras/14 Реализация на Keras.mp4 86MB
  31. 15. Вариационный автокодировщик/16 Вариационный автокодировщик.mp4 85MB
  32. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/aaec.gif 74MB
  33. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae.gif 69MB
  34. 12. Реализация на TensorFlow --2/train.csv 54MB
  35. 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pdf 50MB
  36. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pptx 41MB
  37. 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pdf 33MB
  38. 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pptx 28MB
  39. 15. Вариационный автокодировщик/15.pptx 25MB
  40. 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pptx 22MB
  41. 12. Реализация на TensorFlow --2/test.csv 18MB
  42. 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pdf 16MB
  43. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pdf 14MB
  44. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pdf 14MB
  45. 23. Современные сверточные сети. Практика/CNN_practice.ipynb 13MB
  46. 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pptx 13MB
  47. 26. Внимание в нейронных сетях/19.pptx 11MB
  48. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Lample_et_al.___2017___Fader_Networks_Manipulating_Images_by_Sliding_Attributes.pdf 11MB
  49. 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_slides.pdf 11MB
  50. 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pdf 10MB
  51. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pptx 10MB
  52. 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pdf 10MB
  53. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Adversarial_auto_encodrers.pdf 8MB
  54. 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pdf 6MB
  55. 19. Domain Adaptation/14_8858.pdf 5MB
  56. 4. Keras/4.pdf 5MB
  57. 19. Domain Adaptation/15_239.pdf 5MB
  58. 4. Keras/4.pptx 5MB
  59. 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pdf 5MB
  60. 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pptx 5MB
  61. 16. Генеративные Состязательные Сети/fc_gan.gif 5MB
  62. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext.zip 4MB
  63. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pdf 4MB
  64. 26. Внимание в нейронных сетях/19.pdf 4MB
  65. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pptx 3MB
  66. 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/ObjectDetection.ipynb 3MB
  67. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pdf 3MB
  68. 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pptx 3MB
  69. 16. Генеративные Состязательные Сети/mnist_fc_gan.ipynb 3MB
  70. 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pptx 3MB
  71. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Zhang__Song__Qi___2017___Age_progressionregression_by_conditional_adversarial_autoencoder.pdf 3MB
  72. 19. Domain Adaptation/Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf 3MB
  73. 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pptx 2MB
  74. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pdf 2MB
  75. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/acs.molpharmaceut.8b00839.pdf 2MB
  76. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pdf 2MB
  77. 19. Domain Adaptation/1702.05464.pdf 2MB
  78. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pptx 2MB
  79. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pptx 1MB
  80. 3. Первая нейронная сеть/3.pptx 1MB
  81. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pptx 1MB
  82. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pptx 1MB
  83. 15. Вариационный автокодировщик/15.pdf 1MB
  84. 3. Первая нейронная сеть/3.pdf 1MB
  85. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pdf 1MB
  86. 24. Глубокие рекуррентные сети/rec_ppt.pptx 1MB
  87. 5. TensorFlow/Otus.zip 838KB
  88. 24. Глубокие рекуррентные сети/rec.pdf 521KB
  89. 19. Domain Adaptation/mnist_fc_ada.ipynb 468KB
  90. 15. Вариационный автокодировщик/Vae_tf.ipynb 447KB
  91. 25. Metric-learning и обучение без примеров/face_recognition.ipynb 442KB
  92. 12. Реализация на TensorFlow --2/tf_lstm.zip 328KB
  93. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae.ipynb 299KB
  94. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae_relu.ipynb 255KB
  95. 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_6.ipynb 116KB
  96. 13. Реализация на Keras/LSTM_Keras.ipynb 103KB
  97. 13. Реализация на Keras/lang_data.csv 103KB
  98. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/mnist_conv.ipynb 80KB
  99. 5. TensorFlow/tensorflow.ipynb 72KB
  100. 3. Первая нейронная сеть/MNIST_MLP.ipynb 48KB
  101. 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_keras.ipynb 32KB
  102. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn.ipynb 21KB
  103. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn_results.ipynb 21KB
  104. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/chat.txt 14KB
  105. 25. Metric-learning и обучение без примеров/model.py 12KB
  106. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_caae.ipynb 11KB
  107. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_aae_c.ipynb 11KB
  108. 7. Взрыв и затухание градиентов/chat.txt 10KB
  109. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/mnist_conv.ipynb 10KB
  110. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/generated1.txt 10KB
  111. 5. TensorFlow/chat.txt 9KB
  112. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/chat.txt 9KB
  113. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae_git_version.py 7KB
  114. 4. Keras/MNIST_MLP_KERAS.ipynb 7KB
  115. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/mnist_mlp.ipynb 6KB
  116. 25. Metric-learning и обучение без примеров/utils.py 6KB
  117. 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel.zip 6KB
  118. 12. Реализация на TensorFlow --2/chat.txt 5KB
  119. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/chat.txt 5KB
  120. 19. Domain Adaptation/chat.txt 5KB
  121. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/log_reg.ipynb 4KB
  122. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/dataset.ipynb 3KB
  123. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/utils_1.py 3KB
  124. 19. Domain Adaptation/utils.py 3KB
  125. 16. Генеративные Состязательные Сети/utils.py 3KB
  126. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wiki_utils.py 2KB
  127. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/utils.py 2KB
  128. 7. Взрыв и затухание градиентов/utils.py 2KB
  129. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/utils.py 2KB
  130. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/utils.py 2KB
  131. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/utils.py 2KB
  132. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/pytorch.ipynb 2KB
  133. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/Dockerfile 2KB
  134. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/Dockerfile 2KB
  135. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Dockerfile 2KB
  136. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/Dockerfile 2KB
  137. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/Dockerfile 1KB
  138. 25. Metric-learning и обучение без примеров/chat.txt 1KB
  139. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/Dockerfile 1KB
  140. 7. Взрыв и затухание градиентов/Dockerfile 1KB
  141. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/Dockerfile 1KB
  142. 26. Внимание в нейронных сетях/chat.txt 1KB
  143. 13. Реализация на Keras/chat.txt 1KB
  144. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/utils.py 1KB
  145. 15. Вариационный автокодировщик/chat.txt 1KB
  146. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/homework.ipynb 733B
  147. 4. Keras/дз.txt 701B
  148. 23. Современные сверточные сети. Практика/chat.txt 660B
  149. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/дз.txt 403B
  150. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/дз.txt 402B
  151. 18. Глубокое обучение с подкреплением/Домашка_по_RL.txt 390B
  152. 18. Глубокое обучение с подкреплением/Ссылки.txt 346B
  153. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/дз.txt 339B
  154. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/дз.txt 316B
  155. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/дз.txt 292B
  156. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/дз.txt 272B
  157. 15. Вариационный автокодировщик/дз.txt 254B
  158. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/дз.txt 243B
  159. 23. Современные сверточные сети. Практика/дз.txt 208B
  160. 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/chat.txt 198B
  161. 16. Генеративные Состязательные Сети/дз.txt 193B
  162. 14. Введение в обучение с подкреплением/дз.txt 173B
  163. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/salt.py 121B
  164. 7. Взрыв и затухание градиентов/Ссылки.txt 92B
  165. 14. Введение в обучение с подкреплением/Ссылки.txt 72B
  166. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Ссылки.txt 32B