首页 磁力链接怎么用

Manual Prático do Deep Learning_ Redes Neurais Profundas

文件类型 收录时间 最后活跃 资源热度 文件大小 文件数量
视频 2024-1-9 11:04 2024-12-22 01:55 134 6.74 GB 188
磁力链接
magnet:?xt=urn:btih:4e66b88e2ed4b5af0004470441be03fc018fe1b3
迅雷链接
thunder://QUFtYWduZXQ6P3h0PXVybjpidGloOjRlNjZiODhlMmVkNGI1YWYwMDA0NDcwNDQxYmUwM2ZjMDE4ZmUxYjNaWg==
二维码链接
Manual Prático do Deep Learning_ Redes Neurais Profundas的二维码
种子下载(838888不存储任何种子文件)
种子下载线路1(迅雷)--推荐
种子下载线路2(比特彗星)
种子下载线路3(torcache)
3条线路均为国内外知名下载网站种子链接，内容跟本站无关！
相关链接

Manual Prático do Deep Learning_ Redes Neurais Profundas

文件列表
  1. 2. Perceptron/9. Implementando o Perceptron classificação em python.mp4134.42MB
  2. 1. Introdução/2. Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning.mp438.03MB
  3. 1. Introdução/3. Por que estudar Deep Learning.mp49.42MB
  4. 1. Introdução/4. Aplicações do Deep Learning.mp46.97MB
  5. 1. Introdução/5. Regressão, Classificação, Aprendizado Não-Supervisionado e por Reforço.mp412.73MB
  6. 1. Introdução/6. Instalações e código-fonte.mp436.1MB
  7. 2. Perceptron/1. Perceptron e o bebê que joga pingue-pongue.mp441.21MB
  8. 2. Perceptron/2. Intuição sobre o Perceptron - Parte 1 (Regressão).mp471.14MB
  9. 2. Perceptron/3. Intuição sobre o Perceptron - Parte 2 (Classificação).mp480.17MB
  10. 2. Perceptron/4. Manual do Perceptron.mp493.02MB
  11. 2. Perceptron/5. Como o Perceptron aprende.mp420.56MB
  12. 2. Perceptron/6. Learning Rate e seus efeitos.mp422.11MB
  13. 2. Perceptron/7. Implementando o Perceptron revisão.mp438.79MB
  14. 2. Perceptron/8. Implementando o Perceptron pseudo-algoritmo.mp412.01MB
  15. 1. Introdução/1. Apresentação do Curso.mp436.9MB
  16. 2. Perceptron/10. Implementando o Perceptron classificação em numpy.mp477.96MB
  17. 2. Perceptron/11. Exercício de classificação.mp452.39MB
  18. 2. Perceptron/12. Implementando o Perceptron regressão linear.mp489.92MB
  19. 2. Perceptron/13. Learning rates diferentes pra pesos e bias Como assim.mp464.09MB
  20. 2. Perceptron/14. Exercício de regressão.mp465.87MB
  21. 3. Adaline/1. Manual do Adaline.mp436.36MB
  22. 3. Adaline/2. Perceptron vs Adaline.mp450.38MB
  23. 3. Adaline/3. Como o Adaline aprende.mp433.62MB
  24. 3. Adaline/4. Resumos das diferenças entre o Perceptron e o Adaline.mp414.14MB
  25. 3. Adaline/5. Implementando o Adaline revisão.mp440.57MB
  26. 3. Adaline/6. Implementando o Adaline regressão.mp422.72MB
  27. 3. Adaline/7. Implementando o Adaline classificação.mp427.98MB
  28. 3. Adaline/8. Exercício de classificação.mp432.17MB
  29. 4. Neurônio Sigmoid/1. Manual do Neurônio Sigmoid.mp439.95MB
  30. 4. Neurônio Sigmoid/2. Entropia Cruzada (Cross-Entropy).mp423.11MB
  31. 4. Neurônio Sigmoid/3. Implementando o Neurônio Sigmoid revisão.mp426.5MB
  32. 4. Neurônio Sigmoid/4. Implementando o Neurônio Sigmoid scikit-learn.mp438.07MB
  33. 4. Neurônio Sigmoid/5. Implementando o Neurônio Sigmoid numpy.mp496.91MB
  34. 4. Neurônio Sigmoid/6. Exercício de Regressão Logística scikit-learn.mp436.98MB
  35. 4. Neurônio Sigmoid/7. Exercício de Regressão Logística numpy.mp441.77MB
  36. 5. Funções de Ativação/1. Características das Funções de Ativação.mp413.4MB
  37. 5. Funções de Ativação/2. Função de Ativação Linear.mp431.85MB
  38. 5. Funções de Ativação/3. Função de Ativação Sigmoid.mp440.62MB
  39. 5. Funções de Ativação/4. Função de Ativação Tanh.mp413.55MB
  40. 5. Funções de Ativação/5. Função de Ativação ReLU.mp435.79MB
  41. 5. Funções de Ativação/6. Função de Ativação Leaky ReLU.mp418.44MB
  42. 5. Funções de Ativação/7. Função de Ativação eLU.mp414.93MB
  43. 5. Funções de Ativação/8. Qual função de ativação utilizar na prática.mp414.94MB
  44. 5. Funções de Ativação/9. Função Softmax.mp481.62MB
  45. 5. Funções de Ativação/10. Implementando as funções de ativação linear.mp426.67MB
  46. 5. Funções de Ativação/11. Implementando as funções de ativação sigmoid.mp417.23MB
  47. 5. Funções de Ativação/12. Implementando as funções de ativação tanh.mp416.62MB
  48. 5. Funções de Ativação/13. Implementando as funções de ativação ReLU.mp419.35MB
  49. 5. Funções de Ativação/14. Implementando as funções de ativação leaky ReLU.mp422.76MB
  50. 5. Funções de Ativação/15. Implementando as funções de ativação eLU.mp428.9MB
  51. 6. Backpropagation/1. O que vamos aprender nesse módulo.mp411.03MB
  52. 6. Backpropagation/2. Circuitos de valores reais e o Alpinista Cego.mp414.2MB
  53. 6. Backpropagation/3. Estratégia 1 Busca Aleatória.mp445.12MB
  54. 6. Backpropagation/4. Estratégia 2 Busca Aleatória Local.mp434.84MB
  55. 6. Backpropagation/5. Estratégia 3 Gradiente Numérico.mp426.26MB
  56. 6. Backpropagation/6. A definição de derivadas.mp433.12MB
  57. 6. Backpropagation/7. Implementando o Gradiente Numérico.mp4107.48MB
  58. 6. Backpropagation/8. Estratégia 4 Gradiente Analítico (implementação).mp442.92MB
  59. 6. Backpropagation/9. Resumos das Estratégias.mp415.79MB
  60. 6. Backpropagation/10. Múltiplas Portas.mp428.79MB
  61. 6. Backpropagation/11. Regra da Cadeia introdução.mp430.24MB
  62. 6. Backpropagation/12. Regra da Cadeia aplicação.mp427.29MB
  63. 6. Backpropagation/13. Regra da Cadeia implementação.mp453.64MB
  64. 6. Backpropagation/14. Interpretando as derivadas.mp421.82MB
  65. 6. Backpropagation/15. Verificando as derivadas pelo Gradiente Analítico - parte 1.mp434.63MB
  66. 6. Backpropagation/16. Verificando as derivadas pelo Gradiente Analítico - parte 2.mp448.82MB
  67. 6. Backpropagation/17. Derivando o Neurônio Sigmoid.mp477.62MB
  68. 6. Backpropagation/18. Neurônio Sigmoid como um Circuito - Parte 1.mp416.37MB
  69. 6. Backpropagation/19. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 1.mp418.8MB
  70. 6. Backpropagation/20. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 2.mp414.53MB
  71. 6. Backpropagation/21. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 3.mp412.32MB
  72. 6. Backpropagation/22. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 4.mp416.63MB
  73. 6. Backpropagation/23. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 5.mp416.7MB
  74. 6. Backpropagation/24. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 6.mp411.83MB
  75. 6. Backpropagation/25. Se tornando um Ninja em Backpropagation - Parte 7.mp431.03MB
  76. 6. Backpropagation/26. Resumo dos Padrões de Backpropagation.mp430.9MB
  77. 6. Backpropagation/27. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja!.mp448.2MB
  78. 6. Backpropagation/28. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja no Código - Forward.mp414.83MB
  79. 6. Backpropagation/29. Derivando o Neurônio Sigmoid como um Ninja no Código - Backprop.mp466.81MB
  80. 6. Backpropagation/30. Exercício de Backpropagation.mp431.54MB
  81. 6. Backpropagation/31. Exercício de Backpropagation - Resposta.mp4111.13MB
  82. 7. Redes Neurais Profundas/1. Introdução ao módulo.mp412.22MB
  83. 7. Redes Neurais Profundas/2. Dimensões das Matrizes - Parte 1.mp417.48MB
  84. 7. Redes Neurais Profundas/3. Dimensões das Matrizes - Parte 2.mp451.32MB
  85. 7. Redes Neurais Profundas/4. Exercício de Dimensões de Matrizes e Bias Trick.mp454.12MB
  86. 7. Redes Neurais Profundas/5. Funções de Custo Regressão.mp415.18MB
  87. 7. Redes Neurais Profundas/6. Funções de Custo Classificação Binária.mp424.79MB
  88. 7. Redes Neurais Profundas/7. One-hot Encoding.mp416.98MB
  89. 7. Redes Neurais Profundas/8. Função Softmax.mp436.37MB
  90. 7. Redes Neurais Profundas/9. Funções de Custo Classificação Multiclasse.mp431.56MB
  91. 7. Redes Neurais Profundas/10. O vídeo mais importante desse curso!.mp423.97MB
  92. 7. Redes Neurais Profundas/11. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (setup).mp443.68MB
  93. 7. Redes Neurais Profundas/12. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (forward).mp421.59MB
  94. 7. Redes Neurais Profundas/13. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 1 (backprop).mp489.51MB
  95. 7. Redes Neurais Profundas/14. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (implementando a softmax).mp461.53MB
  96. 7. Redes Neurais Profundas/15. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (neg log-likelihood).mp419.47MB
  97. 7. Redes Neurais Profundas/16. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (softmax + neg log-likelihood).mp454.75MB
  98. 7. Redes Neurais Profundas/17. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (feedforward).mp432.64MB
  99. 7. Redes Neurais Profundas/18. Intuição sobre Redes Neurais - Exemplo 2 (backprop).mp460.1MB
  100. 7. Redes Neurais Profundas/19. Intuição sobre Redes Neurais - Padrões de Implementação.mp448.01MB
  101. 7. Redes Neurais Profundas/20. Implementando Rede Neural do Zero - Introdução.mp49.2MB
  102. 7. Redes Neurais Profundas/21. Implementando Rede Neural do Zero - Funções de Custo MAE e MSE.mp426.8MB
  103. 7. Redes Neurais Profundas/22. Implementando Rede Neural do Zero - Funções de Custo Cross-Entropy.mp435.71MB
  104. 7. Redes Neurais Profundas/23. Implementando Rede Neural do Zero - Classes Layer e NeuralNetwork.mp433.07MB
  105. 7. Redes Neurais Profundas/24. Implementando Rede Neural do Zero - Parâmetros dos métodos.mp423.62MB
  106. 7. Redes Neurais Profundas/25. Implementando Rede Neural do Zero - fit.mp421.34MB
  107. 7. Redes Neurais Profundas/26. Implementando uma Rede Neural do Zero - feedforward.mp450.06MB
  108. 7. Redes Neurais Profundas/27. Implementando uma Rede Neural do Zero - backprop.mp475.09MB
  109. 7. Redes Neurais Profundas/28. Conferindo a Implementação Básica da Nossa Rede - Exemplo 1.mp451.27MB
  110. 7. Redes Neurais Profundas/29. Conferindo a Implementação Básica da Nossa Rede - Exemplo 2.mp431.87MB
  111. 7. Redes Neurais Profundas/30. Resolvendo Problemas de Regressão Linear e Multivariada.mp459.34MB
  112. 7. Redes Neurais Profundas/31. Resolvendo Problemas de Regressão Quadrática.mp434.99MB
  113. 7. Redes Neurais Profundas/32. Resolvendo Problemas de Regressão Cúbica.mp412.45MB
  114. 7. Redes Neurais Profundas/33. Resolvendo Problemas de Regressão Logarítmicia.mp410.69MB
  115. 7. Redes Neurais Profundas/34. Resolvendo Problemas de Regressão Exponencial.mp433.8MB
  116. 7. Redes Neurais Profundas/35. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Porta ANDOR.mp430.69MB
  117. 7. Redes Neurais Profundas/36. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Porta XOR.mp424.79MB
  118. 7. Redes Neurais Profundas/37. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Clusters.mp435.22MB
  119. 7. Redes Neurais Profundas/38. Resolvendo Problemas de Classificação Binária Moons, Círculos e Espiral.mp473.52MB
  120. 7. Redes Neurais Profundas/39. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 3 Clusters.mp443.69MB
  121. 7. Redes Neurais Profundas/40. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 4 clusters + Espiral.mp424.74MB
  122. 7. Redes Neurais Profundas/41. Resolvendo Problemas de Classificação Multiclasse 5 classes + Iris.mp434.81MB
  123. 7. Redes Neurais Profundas/42. Métodos de Inicialização de Pesos.mp435.27MB
  124. 7. Redes Neurais Profundas/43. Implementando uma Rede Neural do Zero - Inicialização de Pesos (Parte 2).mp434.19MB
  125. 7. Redes Neurais Profundas/44. Implementando uma Rede Neural do Zero - Inicialização de Pesos (Parte 3).mp422.34MB
  126. 7. Redes Neurais Profundas/45. Dropout.mp448.45MB
  127. 7. Redes Neurais Profundas/46. Implementando uma Rede Neural do Zero - Dropout (Feedforward).mp461.9MB
  128. 7. Redes Neurais Profundas/47. Implementando uma Rede Neural do Zero - Dropout (Backprop).mp48.54MB
  129. 7. Redes Neurais Profundas/48. Teste da Implementação do Dropout.mp419.44MB
  130. 7. Redes Neurais Profundas/49. Regularização L1.mp423.26MB
  131. 7. Redes Neurais Profundas/50. Regularização L1 (derivada).mp411.22MB
  132. 7. Redes Neurais Profundas/51. Regularização L2.mp437.88MB
  133. 7. Redes Neurais Profundas/52. Regularização L2 (derivada).mp433.71MB
  134. 7. Redes Neurais Profundas/53. Implementando uma Rede Neural do Zero - Regularização L1 e L2 (Parte 1).mp433.39MB
  135. 7. Redes Neurais Profundas/54. Implementando uma Rede Neural do Zero - Regularização L1 e L2 (Parte 2).mp453.98MB
  136. 7. Redes Neurais Profundas/55. Teste de Implementação da Regularização L1L2.mp426.97MB
  137. 7. Redes Neurais Profundas/56. Momentum.mp420.8MB
  138. 7. Redes Neurais Profundas/57. Implementando uma Rede Neural do Zero Momentum.mp438.8MB
  139. 7. Redes Neurais Profundas/58. Teste da Implementação do Momentum.mp437.84MB
  140. 7. Redes Neurais Profundas/59. Mini-batch Gradiente Descendente.mp451.11MB
  141. 7. Redes Neurais Profundas/60. Implementando uma Rede Neural do Zero Mini-batch Grad. Descendente (Parte 1).mp440.71MB
  142. 7. Redes Neurais Profundas/61. Implementando uma Rede Neural do Zero Mini-batch Grad. Descendente (Parte 2).mp460.18MB
  143. 7. Redes Neurais Profundas/62. Learning Rate Decay.mp422.56MB
  144. 7. Redes Neurais Profundas/63. Implementando uma Rede Neural do Zero Learning Rate Decay (Parte 1).mp425.77MB
  145. 7. Redes Neurais Profundas/64. Implementando uma Rede Neural do Zero Learning Rate Decay (Parte 2).mp431.91MB
  146. 7. Redes Neurais Profundas/65. Teste da Implementação das Learning Rate Decays.mp427.98MB
  147. 7. Redes Neurais Profundas/66. Early Stopping.mp423.47MB
  148. 7. Redes Neurais Profundas/67. Implementando uma Rede Neural do Zero Early Stopping.mp467.28MB
  149. 7. Redes Neurais Profundas/68. Teste da Implementação da Early Stopping.mp464.01MB
  150. 7. Redes Neurais Profundas/69. [hotfix] Imprimindo a Perda da Regularização.mp431.8MB
  151. 7. Redes Neurais Profundas/70. Batch Normalization.mp451.18MB
  152. 7. Redes Neurais Profundas/71. Derivada da Batch Norm - Parte 1.mp432.78MB
  153. 7. Redes Neurais Profundas/72. Derivada da Batch Norm - Parte 2.mp4132.34MB
  154. 7. Redes Neurais Profundas/73. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Parte 1.mp467.17MB
  155. 7. Redes Neurais Profundas/74. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Feedforward.mp464.63MB
  156. 7. Redes Neurais Profundas/75. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm - Backprop.mp4100.37MB
  157. 7. Redes Neurais Profundas/76. Implementando uma Rede Neural do Zero Batch Norm.mp467MB
  158. 7. Redes Neurais Profundas/77. Teste da Implementação da Batch Normalizaition.mp430.07MB
  159. 7. Redes Neurais Profundas/78. Freezing, Fine-tuning e Transferência de Conhecimento.mp440.19MB
  160. 7. Redes Neurais Profundas/79. Implementando uma Rede Neural do Zero Freezing.mp416.67MB
  161. 7. Redes Neurais Profundas/80. Teste da Implementação do Freezing.mp423.68MB
  162. 7. Redes Neurais Profundas/81. Implementando uma Rede Neural do Zero Salvando e Restaurando a Nossa Rede.mp424.85MB
  163. 7. Redes Neurais Profundas/82. Teste da Implementação do Save & Load.mp420.32MB
  164. 7. Redes Neurais Profundas/83. Parabéns!.mp418.28MB
  165. 8. [Opcional] Gradient Checking/1. [Opcional] Checagem dos Gradientes.mp43.38MB
  166. 8. [Opcional] Gradient Checking/2. [Opcional] A Fórmula da Checagem dos Gradientes.mp426.35MB
  167. 8. [Opcional] Gradient Checking/3. [Opcional] Calculando os Gradientes Aproximados.mp465.87MB
  168. 8. [Opcional] Gradient Checking/4. [Opcional] Verificando os Gradientes Aproximados.mp463.25MB
  169. 8. [Opcional] Gradient Checking/5. [Opcional] Verificando os Gradientes na Regressão.mp456.85MB
  170. 8. [Opcional] Gradient Checking/6. [Opcional] A Regularização L1 e L2 afeta o Gradient Checking.mp422.16MB
  171. 8. [Opcional] Gradient Checking/7. [Opcional] Terminando a nossa implementação do Gradient Checking.mp438.79MB
  172. 8. [Opcional] Gradient Checking/8. [Opcional] Verificando os Gradientes na Classificação Binária e Multiclasse.mp449.23MB
  173. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/1. Introdução.mp412.2MB
  174. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/2. Inicialização de Pesos, Quantidade de Camadas e Número de Neurônios.mp434.27MB
  175. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/3. Otimizadores, Funções de Ativação e Dropout.mp428.12MB
  176. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/4. Regularização e Momentum.mp418.49MB
  177. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/5. Batch Size.mp410.66MB
  178. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/6. Funções de Custo, Ativação e Número de Neurônios da Última Camada.mp422.02MB
  179. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/7. Quantidade de Epochs, Learning Rate e a Dica de Ouro para o Treinamento.mp437.49MB
  180. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/8. Transfer Learning quando aplicar.mp413.14MB
  181. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/9. O que fazer quando não converge, fica presa no mínimo local ou deu overfitting.mp412.13MB
  182. 9. Ajustando Hyperparâmetros - Dicas e Truques/10. E se minha rede estiver excelente.mp418.43MB
  183. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/1. Introdução.mp43.81MB
  184. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/2. Problemas com os dados.mp445.5MB
  185. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/3. Problemas de Implementação.mp417.17MB
  186. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/4. Problemas no Treinamento.mp415MB
  187. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/5. Como identificar Underfitting e Overfitting em Gráficos de Perda.mp438.85MB
  188. 10. Por que Minha Rede Neural Não Funciona/6. Como tratar Underfitting e Overfitting.mp411.65MB
友情提示
不会用的朋友看这里 把磁力链接复制到离线下载，或者bt下载软件里即可下载文件，或者直接复制迅雷链接到迅雷里下载！ 亲，你造吗？将网页分享给您的基友，下载的人越多速度越快哦！

违规内容投诉邮箱：[email protected]

概述 838888磁力搜索是一个磁力链接搜索引擎，是学术研究的副产品，用于解决资源过度分散的问题 它通过BitTorrent协议加入DHT网络，实时的自动采集数据，仅存储文件的标题、大小、文件列表、文件标识符（磁力链接）等基础信息 838888磁力搜索不下载任何真实资源，无法判断资源的合法性及真实性，使用838888磁力搜索服务的用户需自行鉴别内容的真伪 838888磁力搜索不上传任何资源，不提供Tracker服务，不提供种子文件的下载，这意味着838888磁力搜索 838888磁力搜索是一个完全合法的系统
838888磁力链接 磁力链接bt种子搜索引擎磁力搜索 DMCA