[OTUS] Нейронные сети на Python (2019) 收录时间:2020-03-10 19:55:11 文件大小:6GB 下载次数:18 最近下载:2020-10-18 02:19:04 磁力链接: magnet:?xt=urn:btih:78f88913f658709b8e91d586d1ec88156b51b5e6 立即下载 复制链接 文件列表 3. Первая нейронная сеть/DLE-2018-11-Lesson 3.mp4 357MB 12. Реализация на TensorFlow/video.mp4 284MB 5. TensorFlow/video.mp4 278MB 12. Реализация на TensorFlow/video (2).mp4 272MB 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_decay.mp4 232MB 7. Взрыв и затухание градиентов/video.mp4 232MB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/video.mp4 228MB 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_decay.zip 218MB 26. Внимание в нейронных сетях/video.mp4 197MB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.mp4 195MB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/video.mp4 195MB 19. Domain Adaptation/video.mp4 190MB 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/video.mp4 189MB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets_mp4.zip 186MB 24. Глубокие рекуррентные сети/video.mp4 175MB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/video.mp4 170MB 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/video.mp4 160MB 14. Введение в обучение с подкреплением/video.mp4 152MB 28. Нейронные сети для работы с графами/video.mp4 150MB 16. Генеративные Состязательные Сети/video.mp4 149MB 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/video.mp4 141MB 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/video.mp4 138MB 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/video.mp4 136MB 11. Адаптивные методы градиентного спуска/video.mp4 124MB 18. Глубокое обучение с подкреплением/video.mp4 110MB 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/video.mp4 107MB 22. Современные сверточные сети. Обзор/video.mp4 106MB 3. Первая нейронная сеть/video.mp4 104MB 20. Обзор. Другие состязательные сети/video.mp4 99MB 4. Keras/video.mp4 98MB 25. Metric-learning и обучение без примеров/video.mp4 97MB 23. Современные сверточные сети. Практика/video.mp4 94MB 13. Реализация на Keras/video.mp4 86MB 15. Вариационный автокодировщик/video.mp4 85MB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/aaec.gif 74MB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae.gif 69MB 12. Реализация на TensorFlow/train.csv 54MB 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pdf 50MB 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pptx 41MB 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pdf 33MB 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pptx 28MB 15. Вариационный автокодировщик/15.pptx 25MB 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pptx 22MB 12. Реализация на TensorFlow/test.csv 18MB 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pdf 16MB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pdf 14MB 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pdf 14MB 23. Современные сверточные сети. Практика/CNN_practice.ipynb 13MB 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pptx 13MB 26. Внимание в нейронных сетях/19.pptx 11MB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Lample_et_al.___2017___Fader_Networks_Manipulating_Images_by_Sliding_Attributes.pdf 11MB 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_slides.pdf 11MB 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pdf 10MB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pptx 10MB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext/train.txt 10MB 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pdf 10MB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Adversarial_auto_encodrers.pdf 8MB 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pdf 6MB 19. Domain Adaptation/14_8858.pdf 5MB 4. Keras/4.pdf 5MB 19. Domain Adaptation/15_239.pdf 5MB 4. Keras/4.pptx 5MB 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pdf 5MB 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pptx 5MB 16. Генеративные Состязательные Сети/fc_gan.gif 5MB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext.zip 4MB 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pdf 4MB 26. Внимание в нейронных сетях/19.pdf 4MB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pptx 3MB 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/ObjectDetection.ipynb 3MB 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pdf 3MB 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pptx 3MB 16. Генеративные Состязательные Сети/mnist_fc_gan.ipynb 3MB 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pptx 3MB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Zhang__Song__Qi___2017___Age_progressionregression_by_conditional_adversarial_autoencoder.pdf 3MB 19. Domain Adaptation/Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf 3MB 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pptx 2MB 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pdf 2MB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/acs.molpharmaceut.8b00839.pdf 2MB 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pdf 2MB 19. Domain Adaptation/1702.05464.pdf 2MB 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pptx 2MB 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pptx 1MB 3. Первая нейронная сеть/3.pptx 1MB 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pptx 1MB 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pptx 1MB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext/test.txt 1MB 15. Вариационный автокодировщик/15.pdf 1MB 3. Первая нейронная сеть/3.pdf 1MB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pdf 1MB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext/valid.txt 1MB 24. Глубокие рекуррентные сети/rec_ppt.pptx 1MB 5. TensorFlow/Otus.zip 838KB 24. Глубокие рекуррентные сети/rec.pdf 521KB 19. Domain Adaptation/mnist_fc_ada.ipynb 468KB 15. Вариационный автокодировщик/Vae_tf.ipynb 447KB 25. Metric-learning и обучение без примеров/face_recognition.ipynb 442KB 12. Реализация на TensorFlow/tf_lstm.zip 328KB 12. Реализация на TensorFlow/notebook/lstm.ipynb 304KB 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae.ipynb 299KB 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae_relu.ipynb 255KB 12. Реализация на TensorFlow/notebook/images/The_LSTM_cell.png 187KB 5. TensorFlow/img/f_x_with_grad.png 156KB 5. TensorFlow/img/f_x_just_grads.png 153KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698558.ds-ml-stepanov 148KB 5. TensorFlow/img/f_x_gradients.png 130KB 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_6.ipynb 116KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698424.ds-ml-stepanov 104KB 13. Реализация на Keras/LSTM_Keras.ipynb 103KB 13. Реализация на Keras/lang_data.csv 103KB 5. TensorFlow/img/f_x.png 101KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698402.ds-ml-stepanov 97KB 12. Реализация на TensorFlow/notebook/images/RNN-unrolled.png 92KB 11. Адаптивные методы градиентного спуска/mnist_conv.ipynb 80KB 5. TensorFlow/tensorflow.ipynb 72KB 5. TensorFlow/img/x_init.png 67KB 5. TensorFlow/img/legend.png 59KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698350.ds-ml-stepanov 59KB 5. TensorFlow/img/sgd.png 54KB 5. TensorFlow/img/f_x_with_grad_aux.png 54KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560896590.ds-ml-stepanov 50KB 3. Первая нейронная сеть/MNIST_MLP.ipynb 48KB 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_keras.ipynb 32KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683808.ds-ml-stepanov 30KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683860.ds-ml-stepanov 30KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683938.ds-ml-stepanov 30KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696616.ds-ml-stepanov 22KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696925.ds-ml-stepanov 22KB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn.ipynb 21KB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn_results.ipynb 21KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696057.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696508.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696533.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696907.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696917.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696923.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693222.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693697.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560694410.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560695170.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560695988.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691034.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691050.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691080.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691123.ds-ml-stepanov 17KB 5. TensorFlow/img/a_plus_b.png 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696542.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696604.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698339.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698618.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560690914.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560690946.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691031.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560692036.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560692059.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560692071.ds-ml-stepanov 16KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683793.ds-ml-stepanov 15KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683850.ds-ml-stepanov 15KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683871.ds-ml-stepanov 15KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683947.ds-ml-stepanov 15KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560689833.ds-ml-stepanov 15KB 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/chat.txt 14KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560699400.ds-ml-stepanov 13KB 25. Metric-learning и обучение без примеров/model.py 12KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697556.ds-ml-stepanov 11KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697595.ds-ml-stepanov 11KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697737.ds-ml-stepanov 11KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697740.ds-ml-stepanov 11KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698212.ds-ml-stepanov 11KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560704097.ds-ml-stepanov 11KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560705421.ds-ml-stepanov 11KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560705427.ds-ml-stepanov 11KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560705454.ds-ml-stepanov 11KB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_caae.ipynb 11KB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_aae_c.ipynb 11KB 7. Взрыв и затухание градиентов/chat.txt 10KB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/mnist_conv.ipynb 10KB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/generated1.txt 10KB 5. TensorFlow/chat.txt 9KB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/chat.txt 9KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697435.ds-ml-stepanov 9KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697453.ds-ml-stepanov 9KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697537.ds-ml-stepanov 9KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697542.ds-ml-stepanov 9KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698330.ds-ml-stepanov 9KB 5. TensorFlow/img/simple_graph.png 8KB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae_git_version.py 7KB 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/pytorch.py 7KB 4. Keras/MNIST_MLP_KERAS.ipynb 7KB 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/mnist_mlp.ipynb 6KB 25. Metric-learning и обучение без примеров/utils.py 6KB 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel.zip 6KB 12. Реализация на TensorFlow/chat.txt 5KB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/chat.txt 5KB 19. Domain Adaptation/chat.txt 5KB 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/log_reg.ipynb 4KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560681800.ds-ml-stepanov 4KB 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/dataset.ipynb 3KB 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/vae.py 3KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693805.ds-ml-stepanov 3KB 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/utils_1.py 3KB 19. Domain Adaptation/utils.py 3KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693853.ds-ml-stepanov 3KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693875.ds-ml-stepanov 3KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693272.ds-ml-stepanov 3KB 16. Генеративные Состязательные Сети/utils.py 3KB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wiki_utils.py 2KB 11. Адаптивные методы градиентного спуска/utils.py 2KB 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/utils.py 2KB 7. Взрыв и затухание градиентов/utils.py 2KB 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/utils.py 2KB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/utils.py 2KB 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/pytorch.ipynb 2KB 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/Dockerfile 2KB 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/Dockerfile 2KB 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Dockerfile 2KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679922.ds-ml-stepanov 2KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560680530.ds-ml-stepanov 2KB 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/Dockerfile 2KB 11. Адаптивные методы градиентного спуска/Dockerfile 1KB 25. Metric-learning и обучение без примеров/chat.txt 1KB 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/Dockerfile 1KB 7. Взрыв и затухание градиентов/Dockerfile 1KB 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/Dockerfile 1KB 26. Внимание в нейронных сетях/chat.txt 1KB 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/trick.py 1KB 13. Реализация на Keras/chat.txt 1KB 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/utils.py 1KB 15. Вариационный автокодировщик/chat.txt 1KB 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560681873.ds-ml-stepanov 950B 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/show_images.py 929B 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/homework.ipynb 733B 4. Keras/дз.txt 701B 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679062.ds-ml-stepanov 688B 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679112.ds-ml-stepanov 688B 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679141.ds-ml-stepanov 688B 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679208.ds-ml-stepanov 688B 23. Современные сверточные сети. Практика/chat.txt 660B 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560681887.ds-ml-stepanov 658B 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560682159.ds-ml-stepanov 658B 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560682179.ds-ml-stepanov 658B 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560681809.ds-ml-stepanov 648B 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/дз.txt 403B 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/дз.txt 402B 18. Глубокое обучение с подкреплением/Домашка_по_RL.txt 390B 18. Глубокое обучение с подкреплением/Ссылки.txt 346B 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/дз.txt 339B 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/дз.txt 316B 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/дз.txt 292B 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/дз.txt 272B 15. Вариационный автокодировщик/дз.txt 254B 7. Взрыв и затухание градиентов/__MACOSX/_gradient_decay.mp4 245B 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/__MACOSX/_conv_nets.mp4 245B 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/дз.txt 243B 23. Современные сверточные сети. Практика/дз.txt 208B 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/chat.txt 198B 16. Генеративные Состязательные Сети/дз.txt 193B 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/__MACOSX/wikitext/_README 176B 14. Введение в обучение с подкреплением/дз.txt 173B 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext/README 159B 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/salt.py 121B 7. Взрыв и затухание градиентов/Ссылки.txt 92B 14. Введение в обучение с подкреплением/Ссылки.txt 72B 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Ссылки.txt 32B 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/__init__.py 0B