|
Please note that this page does not hosts or makes available any of the listed filenames. You
cannot download any of those files from here.
|
| 01 Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать.mp4 |
189.20MB |
| 02 Теоретические основы обучения нейронных сетей.mp4 |
135.75MB |
| 03 Первая нейронная сеть 1.mp4 |
103.96MB |
| 04 Первая нейронная сеть 2.mp4 |
357.13MB |
| 05 Keras.mp4 |
98.22MB |
| 06 TensorFlow.mp4 |
278.14MB |
| 07 Переобучение и регуляризация нейронных сетей.mp4 |
137.83MB |
| 08 Взрыв и затухание градиентов.mp4 |
232.24MB |
| 09 Основные архитектуры нейронных сетей. Автокодировщики.mp4 |
140.78MB |
| 1.pdf |
14.25MB |
| 1.pptx |
41.23MB |
| 10.pdf |
14.38MB |
| 10.pptx |
3.43MB |
| 10 Основные архитектуры нейронных сетей. Сверточные сети.mp4 |
194.98MB |
| 11.pdf |
3.07MB |
| 11.pptx |
1.34MB |
| 11 Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети.mp4 |
169.80MB |
| 12.pdf |
5.26MB |
| 12.pptx |
2.39MB |
| 12 Адаптивные методы градиентного спуска.mp4 |
123.91MB |
| 13 Реализация на TensorFlow.mp4 |
283.54MB |
| 14_8858.pdf |
5.49MB |
| 14 Реализация на Keras.mp4 |
86.04MB |
| 15_239.pdf |
5.41MB |
| 15.pdf |
1.18MB |
| 15.pptx |
25.28MB |
| 15 Введение в обучение с подкреплением.mp4 |
151.67MB |
| 16.pdf |
33.08MB |
| 16.pptx |
28.30MB |
| 16 Вариационный автокодировщик.mp4 |
84.66MB |
| 1702.05464.pdf |
1.69MB |
| 17 Генеративные Состязательные Сети.mp4 |
148.89MB |
| 18.pdf |
6.27MB |
| 18.pptx |
21.58MB |
| 18 Состязательный Автокодировщик и условная генерация.mp4 |
227.98MB |
| 19.pdf |
4.04MB |
| 19.pptx |
11.16MB |
| 19 Глубокое обучение с подкреплением.mp4 |
110.02MB |
| 2.pdf |
2.35MB |
| 2.pptx |
1.65MB |
| 20.pdf |
50.03MB |
| 20.pptx |
12.82MB |
| 20 Domain Adaptation.mp4 |
189.86MB |
| 21.pdf |
9.95MB |
| 21.pptx |
3.01MB |
| 21 Обзор. Другие состязательные сети.mp4 |
99.08MB |
| 22.pdf |
10.40MB |
| 22.pptx |
2.86MB |
| 22 Обучение с подкреплением в состязательных сетях.mp4 |
160.27MB |
| 23 Современные сверточные сети. Обзор.mp4 |
105.67MB |
| 24 Современные сверточные сети. Практика.mp4 |
94.25MB |
| 25 Глубокие рекуррентные сети.mp4 |
174.63MB |
| 26 Metric-learning и обучение без примеров.mp4 |
97.02MB |
| 27 Внимание в нейронных сетях.mp4 |
197.30MB |
| 28.pdf |
15.79MB |
| 28.pptx |
4.63MB |
| 28 Обзор. Обнаружение и сегментация.mp4 |
106.67MB |
| 29 Нейронные сети для работы с графами.mp4 |
149.55MB |
| 3.pdf |
1.17MB |
| 3.pptx |
1.37MB |
| 4.pdf |
5.44MB |
| 4.pptx |
5.35MB |
| 6.pdf |
4.15MB |
| 6.pptx |
1.28MB |
| 8.pdf |
1.70MB |
| 8.pptx |
1.39MB |
| aaec.gif |
74.01MB |
| acs.molpharmaceut.8b00839.pdf |
2.35MB |
| Adversarial_auto_encodrers.pdf |
7.78MB |
| caae_git_version.py |
6.91KB |
| caae.gif |
68.96MB |
| chat.txt |
9.38KB |
| chat.txt |
10.47KB |
| chat.txt |
14.34KB |
| chat.txt |
9.03KB |
| chat.txt |
5.01KB |
| chat.txt |
1.24KB |
| chat.txt |
1.08KB |
| chat.txt |
4.97KB |
| chat.txt |
4.66KB |
| chat.txt |
660B |
| chat.txt |
1.36KB |
| chat.txt |
1.26KB |
| chat.txt |
198B |
| CNN_practice.ipynb |
13.21MB |
| conv_nets_mp4.zip |
185.55MB |
| conv_nets.pdf |
1.15MB |
| conv_nets.pptx |
10.38MB |
| dataset.ipynb |
3.35KB |
| Dockerfile |
1.64KB |
| Dockerfile |
1.50KB |
| Dockerfile |
1.58KB |
| Dockerfile |
1.33KB |
| Dockerfile |
1.33KB |
| Dockerfile |
1.33KB |
| Dockerfile |
1.61KB |
| Dockerfile |
1.42KB |
| face_recognition.ipynb |
441.96KB |
| fc_gan.gif |
4.56MB |
| generated1.txt |
9.79KB |
| gradient_decay.zip |
218.23MB |
| gradient_slides.pdf |
10.60MB |
| gumbel.zip |
5.67KB |
| homework.ipynb |
733B |
| Lample et al 2017 Fader Networks Manipulating Images by Sliding Attributes pdf |
11.03MB |
| lang_data.csv |
102.88KB |
| log_reg.ipynb |
4.18KB |
| LSTM_Keras.ipynb |
103.30KB |
| mnist_conv.ipynb |
10.38KB |
| mnist_conv.ipynb |
79.72KB |
| mnist_fc_aae_c.ipynb |
10.74KB |
| mnist_fc_ada.ipynb |
467.69KB |
| mnist_fc_caae.ipynb |
10.78KB |
| mnist_fc_gan.ipynb |
2.87MB |
| mnist_mlp_6.ipynb |
115.68KB |
| mnist_mlp_keras.ipynb |
31.86KB |
| MNIST_MLP_KERAS.ipynb |
6.56KB |
| mnist_mlp.ipynb |
6.37KB |
| MNIST_MLP.ipynb |
47.95KB |
| model.py |
11.65KB |
| ObjectDetection.ipynb |
3.36MB |
| Otus.zip |
838.47KB |
| pytorch.ipynb |
1.96KB |
| rec_ppt.pptx |
1.02MB |
| rec.pdf |
521.22KB |
| rnn_results.ipynb |
21.32KB |
| rnn.ipynb |
21.42KB |
| salt.py |
121B |
| sparse_ae_relu.ipynb |
254.99KB |
| sparse_ae.ipynb |
298.86KB |
| tensorflow.ipynb |
72.06KB |
| test.csv |
18.33MB |
| tf_lstm.zip |
327.53KB |
| train.csv |
54.40MB |
| utils_1.py |
2.82KB |
| utils.py |
1.08KB |
| utils.py |
2.40KB |
| utils.py |
2.40KB |
| utils.py |
2.40KB |
| utils.py |
2.40KB |
| utils.py |
2.40KB |
| utils.py |
2.53KB |
| utils.py |
2.82KB |
| utils.py |
6.23KB |
| Vae_tf.ipynb |
446.92KB |
| Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf |
2.57MB |
| wiki_utils.py |
2.46KB |
| wikitext.zip |
4.27MB |
| Zhang Song Qi 2017 Age progressionregression by conditional adversarial autoencoder pdf |
2.61MB |
| Домашка_по_RL.txt |
390B |
| Ссылки.txt |
32B |
| Ссылки.txt |
92B |
| Ссылки.txt |
72B |
| Ссылки.txt |
346B |
| дз.txt |
403B |
| дз.txt |
243B |
| дз.txt |
701B |
| дз.txt |
272B |
| дз.txt |
339B |
| дз.txt |
316B |
| дз.txt |
292B |
| дз.txt |
173B |
| дз.txt |
254B |
| дз.txt |
193B |
| дз.txt |
402B |
| дз.txt |
208B |