589689.xyz

[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:
立即下载 复制链接

文件列表

  1. 3. Первая нейронная сеть/DLE-2018-11-Lesson 3.mp4 357MB
  2. 12. Реализация на TensorFlow/video.mp4 284MB
  3. 5. TensorFlow/video.mp4 278MB
  4. 12. Реализация на TensorFlow/video (2).mp4 272MB
  5. 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_decay.mp4 232MB
  6. 7. Взрыв и затухание градиентов/video.mp4 232MB
  7. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/video.mp4 228MB
  8. 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_decay.zip 218MB
  9. 26. Внимание в нейронных сетях/video.mp4 197MB
  10. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.mp4 195MB
  11. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/video.mp4 195MB
  12. 19. Domain Adaptation/video.mp4 190MB
  13. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/video.mp4 189MB
  14. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets_mp4.zip 186MB
  15. 24. Глубокие рекуррентные сети/video.mp4 175MB
  16. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/video.mp4 170MB
  17. 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/video.mp4 160MB
  18. 14. Введение в обучение с подкреплением/video.mp4 152MB
  19. 28. Нейронные сети для работы с графами/video.mp4 150MB
  20. 16. Генеративные Состязательные Сети/video.mp4 149MB
  21. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/video.mp4 141MB
  22. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/video.mp4 138MB
  23. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/video.mp4 136MB
  24. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/video.mp4 124MB
  25. 18. Глубокое обучение с подкреплением/video.mp4 110MB
  26. 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/video.mp4 107MB
  27. 22. Современные сверточные сети. Обзор/video.mp4 106MB
  28. 3. Первая нейронная сеть/video.mp4 104MB
  29. 20. Обзор. Другие состязательные сети/video.mp4 99MB
  30. 4. Keras/video.mp4 98MB
  31. 25. Metric-learning и обучение без примеров/video.mp4 97MB
  32. 23. Современные сверточные сети. Практика/video.mp4 94MB
  33. 13. Реализация на Keras/video.mp4 86MB
  34. 15. Вариационный автокодировщик/video.mp4 85MB
  35. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/aaec.gif 74MB
  36. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae.gif 69MB
  37. 12. Реализация на TensorFlow/train.csv 54MB
  38. 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pdf 50MB
  39. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pptx 41MB
  40. 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pdf 33MB
  41. 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pptx 28MB
  42. 15. Вариационный автокодировщик/15.pptx 25MB
  43. 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pptx 22MB
  44. 12. Реализация на TensorFlow/test.csv 18MB
  45. 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pdf 16MB
  46. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pdf 14MB
  47. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pdf 14MB
  48. 23. Современные сверточные сети. Практика/CNN_practice.ipynb 13MB
  49. 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pptx 13MB
  50. 26. Внимание в нейронных сетях/19.pptx 11MB
  51. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Lample_et_al.___2017___Fader_Networks_Manipulating_Images_by_Sliding_Attributes.pdf 11MB
  52. 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_slides.pdf 11MB
  53. 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pdf 10MB
  54. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pptx 10MB
  55. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext/train.txt 10MB
  56. 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pdf 10MB
  57. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Adversarial_auto_encodrers.pdf 8MB
  58. 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pdf 6MB
  59. 19. Domain Adaptation/14_8858.pdf 5MB
  60. 4. Keras/4.pdf 5MB
  61. 19. Domain Adaptation/15_239.pdf 5MB
  62. 4. Keras/4.pptx 5MB
  63. 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pdf 5MB
  64. 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pptx 5MB
  65. 16. Генеративные Состязательные Сети/fc_gan.gif 5MB
  66. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext.zip 4MB
  67. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pdf 4MB
  68. 26. Внимание в нейронных сетях/19.pdf 4MB
  69. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pptx 3MB
  70. 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/ObjectDetection.ipynb 3MB
  71. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pdf 3MB
  72. 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pptx 3MB
  73. 16. Генеративные Состязательные Сети/mnist_fc_gan.ipynb 3MB
  74. 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pptx 3MB
  75. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Zhang__Song__Qi___2017___Age_progressionregression_by_conditional_adversarial_autoencoder.pdf 3MB
  76. 19. Domain Adaptation/Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf 3MB
  77. 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pptx 2MB
  78. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pdf 2MB
  79. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/acs.molpharmaceut.8b00839.pdf 2MB
  80. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pdf 2MB
  81. 19. Domain Adaptation/1702.05464.pdf 2MB
  82. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pptx 2MB
  83. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pptx 1MB
  84. 3. Первая нейронная сеть/3.pptx 1MB
  85. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pptx 1MB
  86. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pptx 1MB
  87. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext/test.txt 1MB
  88. 15. Вариационный автокодировщик/15.pdf 1MB
  89. 3. Первая нейронная сеть/3.pdf 1MB
  90. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pdf 1MB
  91. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext/valid.txt 1MB
  92. 24. Глубокие рекуррентные сети/rec_ppt.pptx 1MB
  93. 5. TensorFlow/Otus.zip 838KB
  94. 24. Глубокие рекуррентные сети/rec.pdf 521KB
  95. 19. Domain Adaptation/mnist_fc_ada.ipynb 468KB
  96. 15. Вариационный автокодировщик/Vae_tf.ipynb 447KB
  97. 25. Metric-learning и обучение без примеров/face_recognition.ipynb 442KB
  98. 12. Реализация на TensorFlow/tf_lstm.zip 328KB
  99. 12. Реализация на TensorFlow/notebook/lstm.ipynb 304KB
  100. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae.ipynb 299KB
  101. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae_relu.ipynb 255KB
  102. 12. Реализация на TensorFlow/notebook/images/The_LSTM_cell.png 187KB
  103. 5. TensorFlow/img/f_x_with_grad.png 156KB
  104. 5. TensorFlow/img/f_x_just_grads.png 153KB
  105. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698558.ds-ml-stepanov 148KB
  106. 5. TensorFlow/img/f_x_gradients.png 130KB
  107. 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_6.ipynb 116KB
  108. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698424.ds-ml-stepanov 104KB
  109. 13. Реализация на Keras/LSTM_Keras.ipynb 103KB
  110. 13. Реализация на Keras/lang_data.csv 103KB
  111. 5. TensorFlow/img/f_x.png 101KB
  112. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698402.ds-ml-stepanov 97KB
  113. 12. Реализация на TensorFlow/notebook/images/RNN-unrolled.png 92KB
  114. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/mnist_conv.ipynb 80KB
  115. 5. TensorFlow/tensorflow.ipynb 72KB
  116. 5. TensorFlow/img/x_init.png 67KB
  117. 5. TensorFlow/img/legend.png 59KB
  118. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698350.ds-ml-stepanov 59KB
  119. 5. TensorFlow/img/sgd.png 54KB
  120. 5. TensorFlow/img/f_x_with_grad_aux.png 54KB
  121. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560896590.ds-ml-stepanov 50KB
  122. 3. Первая нейронная сеть/MNIST_MLP.ipynb 48KB
  123. 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_keras.ipynb 32KB
  124. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683808.ds-ml-stepanov 30KB
  125. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683860.ds-ml-stepanov 30KB
  126. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683938.ds-ml-stepanov 30KB
  127. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696616.ds-ml-stepanov 22KB
  128. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696925.ds-ml-stepanov 22KB
  129. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn.ipynb 21KB
  130. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn_results.ipynb 21KB
  131. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696057.ds-ml-stepanov 17KB
  132. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696508.ds-ml-stepanov 17KB
  133. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696533.ds-ml-stepanov 17KB
  134. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696907.ds-ml-stepanov 17KB
  135. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696917.ds-ml-stepanov 17KB
  136. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696923.ds-ml-stepanov 17KB
  137. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693222.ds-ml-stepanov 17KB
  138. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693697.ds-ml-stepanov 17KB
  139. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560694410.ds-ml-stepanov 17KB
  140. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560695170.ds-ml-stepanov 17KB
  141. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560695988.ds-ml-stepanov 17KB
  142. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691034.ds-ml-stepanov 17KB
  143. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691050.ds-ml-stepanov 17KB
  144. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691080.ds-ml-stepanov 17KB
  145. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691123.ds-ml-stepanov 17KB
  146. 5. TensorFlow/img/a_plus_b.png 16KB
  147. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696542.ds-ml-stepanov 16KB
  148. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560696604.ds-ml-stepanov 16KB
  149. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698339.ds-ml-stepanov 16KB
  150. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698618.ds-ml-stepanov 16KB
  151. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560690914.ds-ml-stepanov 16KB
  152. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560690946.ds-ml-stepanov 16KB
  153. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560691031.ds-ml-stepanov 16KB
  154. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560692036.ds-ml-stepanov 16KB
  155. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560692059.ds-ml-stepanov 16KB
  156. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560692071.ds-ml-stepanov 16KB
  157. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683793.ds-ml-stepanov 15KB
  158. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683850.ds-ml-stepanov 15KB
  159. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683871.ds-ml-stepanov 15KB
  160. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560683947.ds-ml-stepanov 15KB
  161. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560689833.ds-ml-stepanov 15KB
  162. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/chat.txt 14KB
  163. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560699400.ds-ml-stepanov 13KB
  164. 25. Metric-learning и обучение без примеров/model.py 12KB
  165. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697556.ds-ml-stepanov 11KB
  166. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697595.ds-ml-stepanov 11KB
  167. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697737.ds-ml-stepanov 11KB
  168. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697740.ds-ml-stepanov 11KB
  169. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698212.ds-ml-stepanov 11KB
  170. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560704097.ds-ml-stepanov 11KB
  171. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560705421.ds-ml-stepanov 11KB
  172. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560705427.ds-ml-stepanov 11KB
  173. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560705454.ds-ml-stepanov 11KB
  174. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_caae.ipynb 11KB
  175. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_aae_c.ipynb 11KB
  176. 7. Взрыв и затухание градиентов/chat.txt 10KB
  177. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/mnist_conv.ipynb 10KB
  178. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/generated1.txt 10KB
  179. 5. TensorFlow/chat.txt 9KB
  180. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/chat.txt 9KB
  181. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697435.ds-ml-stepanov 9KB
  182. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697453.ds-ml-stepanov 9KB
  183. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697537.ds-ml-stepanov 9KB
  184. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560697542.ds-ml-stepanov 9KB
  185. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560698330.ds-ml-stepanov 9KB
  186. 5. TensorFlow/img/simple_graph.png 8KB
  187. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae_git_version.py 7KB
  188. 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/pytorch.py 7KB
  189. 4. Keras/MNIST_MLP_KERAS.ipynb 7KB
  190. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/mnist_mlp.ipynb 6KB
  191. 25. Metric-learning и обучение без примеров/utils.py 6KB
  192. 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel.zip 6KB
  193. 12. Реализация на TensorFlow/chat.txt 5KB
  194. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/chat.txt 5KB
  195. 19. Domain Adaptation/chat.txt 5KB
  196. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/log_reg.ipynb 4KB
  197. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560681800.ds-ml-stepanov 4KB
  198. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/dataset.ipynb 3KB
  199. 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/vae.py 3KB
  200. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693805.ds-ml-stepanov 3KB
  201. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/utils_1.py 3KB
  202. 19. Domain Adaptation/utils.py 3KB
  203. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693853.ds-ml-stepanov 3KB
  204. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693875.ds-ml-stepanov 3KB
  205. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560693272.ds-ml-stepanov 3KB
  206. 16. Генеративные Состязательные Сети/utils.py 3KB
  207. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wiki_utils.py 2KB
  208. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/utils.py 2KB
  209. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/utils.py 2KB
  210. 7. Взрыв и затухание градиентов/utils.py 2KB
  211. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/utils.py 2KB
  212. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/utils.py 2KB
  213. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/pytorch.ipynb 2KB
  214. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/Dockerfile 2KB
  215. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/Dockerfile 2KB
  216. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Dockerfile 2KB
  217. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679922.ds-ml-stepanov 2KB
  218. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560680530.ds-ml-stepanov 2KB
  219. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/Dockerfile 2KB
  220. 11. Адаптивные методы градиентного спуска/Dockerfile 1KB
  221. 25. Metric-learning и обучение без примеров/chat.txt 1KB
  222. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/Dockerfile 1KB
  223. 7. Взрыв и затухание градиентов/Dockerfile 1KB
  224. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/Dockerfile 1KB
  225. 26. Внимание в нейронных сетях/chat.txt 1KB
  226. 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/trick.py 1KB
  227. 13. Реализация на Keras/chat.txt 1KB
  228. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/utils.py 1KB
  229. 15. Вариационный автокодировщик/chat.txt 1KB
  230. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560681873.ds-ml-stepanov 950B
  231. 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/show_images.py 929B
  232. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/homework.ipynb 733B
  233. 4. Keras/дз.txt 701B
  234. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679062.ds-ml-stepanov 688B
  235. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679112.ds-ml-stepanov 688B
  236. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679141.ds-ml-stepanov 688B
  237. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560679208.ds-ml-stepanov 688B
  238. 23. Современные сверточные сети. Практика/chat.txt 660B
  239. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560681887.ds-ml-stepanov 658B
  240. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560682159.ds-ml-stepanov 658B
  241. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560682179.ds-ml-stepanov 658B
  242. 5. TensorFlow/logs/events.out.tfevents.1560681809.ds-ml-stepanov 648B
  243. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/дз.txt 403B
  244. 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/дз.txt 402B
  245. 18. Глубокое обучение с подкреплением/Домашка_по_RL.txt 390B
  246. 18. Глубокое обучение с подкреплением/Ссылки.txt 346B
  247. 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/дз.txt 339B
  248. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/дз.txt 316B
  249. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/дз.txt 292B
  250. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/дз.txt 272B
  251. 15. Вариационный автокодировщик/дз.txt 254B
  252. 7. Взрыв и затухание градиентов/__MACOSX/_gradient_decay.mp4 245B
  253. 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/__MACOSX/_conv_nets.mp4 245B
  254. 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/дз.txt 243B
  255. 23. Современные сверточные сети. Практика/дз.txt 208B
  256. 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/chat.txt 198B
  257. 16. Генеративные Состязательные Сети/дз.txt 193B
  258. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/__MACOSX/wikitext/_README 176B
  259. 14. Введение в обучение с подкреплением/дз.txt 173B
  260. 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext/README 159B
  261. 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/salt.py 121B
  262. 7. Взрыв и затухание градиентов/Ссылки.txt 92B
  263. 14. Введение в обучение с подкреплением/Ссылки.txt 72B
  264. 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Ссылки.txt 32B
  265. 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel_trick/gumbel_trick/__init__.py 0B