[OTUS] Нейронные сети на Python (2019)

磁力链接/BT种子名称

[OTUS] Нейронные сети на Python (2019)

磁力链接/BT种子简介

种子哈希：6ac3cfbda1070f2d3db272ee33ea37caad47c506
文件大小： 5.56G
已经下载：30383次
下载速度：极快
收录时间：2020-03-11
最近下载：2025-10-09

地址随时变，回家记住路

小野猫.com黑猫警长.com哆啦a猫.com御猫.com科目三.com猫哭老鼠.com女猫.com☜☜☜找最新地址请保存左面网址

磁力链接

magnet:?xt=urn:btih:6AC3CFBDA1070F2D3DB272EE33EA37CAAD47C506
推荐使用PIKPAK网盘下载资源，PIKPAK是目前最好用网盘，10T超大空间，不和谐任何资源，支持无限次数离线下载，视频在线观看

下载BT种子文件

磁力链接 迅雷下载 在线观看 世界之窗 含羞草 极乐禁地 91视频 51品茶 逼哩逼哩 萝莉岛 欲漫涩 91短视频 成人快手 抖阴破解版 ai色色 pilipili 草榴社区 哆哔涩漫 好色先生 疯马秀 TikTok成人版 悠悠禁区 波多 听泉鉴鲍 xvideo 外网天堂 PornHub 抖音Max 呦乐园 拔萝卜 糖心视频 麻豆Vlog 暗网Xvideo

资源截图

API Integration

最近搜索

文件列表

  • 3. Первая нейронная сеть/04 Первая нейронная сеть 2.mp4 374.5 MB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/13 Реализация на TensorFlow.mp4 297.3 MB
  • 5. TensorFlow/06 TensorFlow.mp4 291.7 MB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/08 Взрыв и затухание градиентов.mp4 243.5 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/18 Состязательный Автокодировщик и условная генерация.mp4 239.1 MB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_decay.zip 228.8 MB
  • 26. Внимание в нейронных сетях/27 Внимание в нейронных сетях.mp4 206.9 MB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/10 Основные архитектуры нейронных сетей. Сверточные сети.mp4 204.4 MB
  • 19. Domain Adaptation/20 Domain Adaptation.mp4 199.1 MB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/01 Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать.mp4 198.4 MB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets_mp4.zip 194.6 MB
  • 24. Глубокие рекуррентные сети/25 Глубокие рекуррентные сети.mp4 183.1 MB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/11 Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети.mp4 178.1 MB
  • 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/22 Обучение с подкреплением в состязательных сетях.mp4 168.1 MB
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/15 Введение в обучение с подкреплением.mp4 159.0 MB
  • 28. Нейронные сети для работы с графами/29 Нейронные сети для работы с графами.mp4 156.8 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/17 Генеративные Состязательные Сети.mp4 156.1 MB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/09 Основные архитектуры нейронных сетей. Автокодировщики.mp4 147.6 MB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/07 Переобучение и регуляризация нейронных сетей.mp4 144.5 MB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/02 Теоретические основы обучения нейронных сетей.mp4 142.3 MB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/12 Адаптивные методы градиентного спуска.mp4 129.9 MB
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/19 Глубокое обучение с подкреплением.mp4 115.4 MB
  • 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/28 Обзор. Обнаружение и сегментация.mp4 111.9 MB
  • 22. Современные сверточные сети. Обзор/23 Современные сверточные сети. Обзор.mp4 110.8 MB
  • 3. Первая нейронная сеть/03 Первая нейронная сеть 1.mp4 109.0 MB
  • 20. Обзор. Другие состязательные сети/21 Обзор. Другие состязательные сети.mp4 103.9 MB
  • 4. Keras/05 Keras.mp4 103.0 MB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/26 Metric-learning и обучение без примеров.mp4 101.7 MB
  • 23. Современные сверточные сети. Практика/24 Современные сверточные сети. Практика.mp4 98.8 MB
  • 13. Реализация на Keras/14 Реализация на Keras.mp4 90.2 MB
  • 15. Вариационный автокодировщик/16 Вариационный автокодировщик.mp4 88.8 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/aaec.gif 77.6 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae.gif 72.3 MB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/train.csv 57.0 MB
  • 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pdf 52.5 MB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pptx 43.2 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pdf 34.7 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/16.pptx 29.7 MB
  • 15. Вариационный автокодировщик/15.pptx 26.5 MB
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pptx 22.6 MB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/test.csv 19.2 MB
  • 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pdf 16.6 MB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pdf 15.1 MB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/1.pdf 14.9 MB
  • 23. Современные сверточные сети. Практика/CNN_practice.ipynb 13.9 MB
  • 20. Обзор. Другие состязательные сети/20.pptx 13.4 MB
  • 26. Внимание в нейронных сетях/19.pptx 11.7 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Lample_et_al.___2017___Fader_Networks_Manipulating_Images_by_Sliding_Attributes.pdf 11.6 MB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/gradient_slides.pdf 11.1 MB
  • 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pdf 10.9 MB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pptx 10.9 MB
  • 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pdf 10.4 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Adversarial_auto_encodrers.pdf 8.2 MB
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/18.pdf 6.6 MB
  • 19. Domain Adaptation/14_8858.pdf 5.8 MB
  • 4. Keras/4.pdf 5.7 MB
  • 19. Domain Adaptation/15_239.pdf 5.7 MB
  • 4. Keras/4.pptx 5.6 MB
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pdf 5.5 MB
  • 28. Нейронные сети для работы с графами/28.pptx 4.9 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/fc_gan.gif 4.8 MB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wikitext.zip 4.5 MB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pdf 4.3 MB
  • 26. Внимание в нейронных сетях/19.pdf 4.2 MB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/10.pptx 3.6 MB
  • 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/ObjectDetection.ipynb 3.5 MB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pdf 3.2 MB
  • 21. Обучение с подкреплением в состязательных сетях/21.pptx 3.2 MB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/mnist_fc_gan.ipynb 3.0 MB
  • 22. Современные сверточные сети. Обзор/22.pptx 3.0 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/Zhang__Song__Qi___2017___Age_progressionregression_by_conditional_adversarial_autoencoder.pdf 2.7 MB
  • 19. Domain Adaptation/Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf 2.7 MB
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/12.pptx 2.5 MB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pdf 2.5 MB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/acs.molpharmaceut.8b00839.pdf 2.5 MB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pdf 1.8 MB
  • 19. Domain Adaptation/1702.05464.pdf 1.8 MB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/2.pptx 1.7 MB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/8.pptx 1.5 MB
  • 3. Первая нейронная сеть/3.pptx 1.4 MB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/11.pptx 1.4 MB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/6.pptx 1.3 MB
  • 15. Вариационный автокодировщик/15.pdf 1.2 MB
  • 3. Первая нейронная сеть/3.pdf 1.2 MB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/conv_nets.pdf 1.2 MB
  • 24. Глубокие рекуррентные сети/rec_ppt.pptx 1.1 MB
  • 5. TensorFlow/Otus.zip 858.6 kB
  • 24. Глубокие рекуррентные сети/rec.pdf 533.7 kB
  • 19. Domain Adaptation/mnist_fc_ada.ipynb 478.9 kB
  • 15. Вариационный автокодировщик/Vae_tf.ipynb 457.6 kB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/face_recognition.ipynb 452.6 kB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/tf_lstm.zip 335.4 kB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae.ipynb 306.0 kB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/sparse_ae_relu.ipynb 261.1 kB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_6.ipynb 118.5 kB
  • 13. Реализация на Keras/LSTM_Keras.ipynb 105.8 kB
  • 13. Реализация на Keras/lang_data.csv 105.3 kB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/mnist_conv.ipynb 81.6 kB
  • 5. TensorFlow/tensorflow.ipynb 73.8 kB
  • 3. Первая нейронная сеть/MNIST_MLP.ipynb 49.1 kB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/mnist_mlp_keras.ipynb 32.6 kB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn.ipynb 21.9 kB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/rnn_results.ipynb 21.8 kB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/chat.txt 14.7 kB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/model.py 11.9 kB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_caae.ipynb 11.0 kB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/mnist_fc_aae_c.ipynb 11.0 kB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/chat.txt 10.7 kB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/mnist_conv.ipynb 10.6 kB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/generated1.txt 10.0 kB
  • 5. TensorFlow/chat.txt 9.6 kB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/chat.txt 9.2 kB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/caae_git_version.py 7.1 kB
  • 4. Keras/MNIST_MLP_KERAS.ipynb 6.7 kB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/mnist_mlp.ipynb 6.5 kB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/utils.py 6.4 kB
  • 24. Глубокие рекуррентные сети/gumbel.zip 5.8 kB
  • 12. Реализация на TensorFlow --2/chat.txt 5.1 kB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/chat.txt 5.1 kB
  • 19. Domain Adaptation/chat.txt 4.8 kB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/log_reg.ipynb 4.3 kB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/dataset.ipynb 3.4 kB
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/utils_1.py 2.9 kB
  • 19. Domain Adaptation/utils.py 2.9 kB
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/utils.py 2.6 kB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/wiki_utils.py 2.5 kB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/utils.py 2.5 kB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/utils.py 2.5 kB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/utils.py 2.5 kB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/utils.py 2.5 kB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/utils.py 2.5 kB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/pytorch.ipynb 2.0 kB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/Dockerfile 1.7 kB
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/Dockerfile 1.6 kB
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Dockerfile 1.6 kB
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/Dockerfile 1.5 kB
  • 11. Адаптивные методы градиентного спуска/Dockerfile 1.5 kB
  • 25. Metric-learning и обучение без примеров/chat.txt 1.4 kB
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/Dockerfile 1.4 kB
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/Dockerfile 1.4 kB
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/Dockerfile 1.4 kB
  • 26. Внимание в нейронных сетях/chat.txt 1.3 kB
  • 13. Реализация на Keras/chat.txt 1.3 kB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/utils.py 1.1 kB
  • 15. Вариационный автокодировщик/chat.txt 1.1 kB
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/homework.ipynb 733 Bytes
  • 4. Keras/дз.txt 701 Bytes
  • 23. Современные сверточные сети. Практика/chat.txt 660 Bytes
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/дз.txt 403 Bytes
  • 17. Состязательный Автокодировщик и условная генерация/дз.txt 402 Bytes
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/Домашка_по_RL.txt 390 Bytes
  • 18. Глубокое обучение с подкреплением/Ссылки.txt 346 Bytes
  • 8. Основные архитектуры нейронных сетей Автокодировщики/дз.txt 339 Bytes
  • 9. Основные архитектуры нейронных сетей Сверточные сети/дз.txt 316 Bytes
  • 10. Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети/дз.txt 292 Bytes
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/дз.txt 272 Bytes
  • 15. Вариационный автокодировщик/дз.txt 254 Bytes
  • 2. Теоретические основы обучения нейронных сетей/дз.txt 243 Bytes
  • 23. Современные сверточные сети. Практика/дз.txt 208 Bytes
  • 27. Обзор. Обнаружение и сегментация/chat.txt 198 Bytes
  • 16. Генеративные Состязательные Сети/дз.txt 193 Bytes
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/дз.txt 173 Bytes
  • 1. Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать с помощью нейронных сетей/salt.py 121 Bytes
  • 7. Взрыв и затухание градиентов/Ссылки.txt 92 Bytes
  • 14. Введение в обучение с подкреплением/Ссылки.txt 72 Bytes
  • 6. Переобучение и регуляризация нейронных сетей/Ссылки.txt 32 Bytes

温馨提示

本站不存储任何资源内容，只收集BT种子元数据(例如文件名和文件大小)和磁力链接(BT种子标识符)，并提供查询服务，是一个完全合法的搜索引擎系统。网站不提供种子下载服务，用户可以通过第三方链接或磁力链接获取到相关的种子资源。本站也不对BT种子真实性及合法性负责，请用户注意甄别！