|
Обратите внимание, что наш сайт не размещает какие-либо файлы из списка. Вы не можете скачать
эти файлы или скачать torrent-файл.
|
| 01 Искусственный интеллект и другие задачи которые можно решать.mp4 |
189.20Мб |
| 02 Теоретические основы обучения нейронных сетей.mp4 |
135.75Мб |
| 03 Первая нейронная сеть 1.mp4 |
103.96Мб |
| 04 Первая нейронная сеть 2.mp4 |
357.13Мб |
| 05 Keras.mp4 |
98.22Мб |
| 06 TensorFlow.mp4 |
278.14Мб |
| 07 Переобучение и регуляризация нейронных сетей.mp4 |
137.83Мб |
| 08 Взрыв и затухание градиентов.mp4 |
232.24Мб |
| 09 Основные архитектуры нейронных сетей. Автокодировщики.mp4 |
140.78Мб |
| 1.pdf |
14.25Мб |
| 1.pptx |
41.23Мб |
| 10.pdf |
14.38Мб |
| 10.pptx |
3.43Мб |
| 10 Основные архитектуры нейронных сетей. Сверточные сети.mp4 |
194.98Мб |
| 11.pdf |
3.07Мб |
| 11.pptx |
1.34Мб |
| 11 Основные архитектуры нейронных сетей. Рекуррентные сети.mp4 |
169.80Мб |
| 12.pdf |
5.26Мб |
| 12.pptx |
2.39Мб |
| 12 Адаптивные методы градиентного спуска.mp4 |
123.91Мб |
| 13 Реализация на TensorFlow.mp4 |
283.54Мб |
| 14_8858.pdf |
5.49Мб |
| 14 Реализация на Keras.mp4 |
86.04Мб |
| 15_239.pdf |
5.41Мб |
| 15.pdf |
1.18Мб |
| 15.pptx |
25.28Мб |
| 15 Введение в обучение с подкреплением.mp4 |
151.67Мб |
| 16.pdf |
33.08Мб |
| 16.pptx |
28.30Мб |
| 16 Вариационный автокодировщик.mp4 |
84.66Мб |
| 1702.05464.pdf |
1.69Мб |
| 17 Генеративные Состязательные Сети.mp4 |
148.89Мб |
| 18.pdf |
6.27Мб |
| 18.pptx |
21.58Мб |
| 18 Состязательный Автокодировщик и условная генерация.mp4 |
227.98Мб |
| 19.pdf |
4.04Мб |
| 19.pptx |
11.16Мб |
| 19 Глубокое обучение с подкреплением.mp4 |
110.02Мб |
| 2.pdf |
2.35Мб |
| 2.pptx |
1.65Мб |
| 20.pdf |
50.03Мб |
| 20.pptx |
12.82Мб |
| 20 Domain Adaptation.mp4 |
189.86Мб |
| 21.pdf |
9.95Мб |
| 21.pptx |
3.01Мб |
| 21 Обзор. Другие состязательные сети.mp4 |
99.08Мб |
| 22.pdf |
10.40Мб |
| 22.pptx |
2.86Мб |
| 22 Обучение с подкреплением в состязательных сетях.mp4 |
160.27Мб |
| 23 Современные сверточные сети. Обзор.mp4 |
105.67Мб |
| 24 Современные сверточные сети. Практика.mp4 |
94.25Мб |
| 25 Глубокие рекуррентные сети.mp4 |
174.63Мб |
| 26 Metric-learning и обучение без примеров.mp4 |
97.02Мб |
| 27 Внимание в нейронных сетях.mp4 |
197.30Мб |
| 28.pdf |
15.79Мб |
| 28.pptx |
4.63Мб |
| 28 Обзор. Обнаружение и сегментация.mp4 |
106.67Мб |
| 29 Нейронные сети для работы с графами.mp4 |
149.55Мб |
| 3.pdf |
1.17Мб |
| 3.pptx |
1.37Мб |
| 4.pdf |
5.44Мб |
| 4.pptx |
5.35Мб |
| 6.pdf |
4.15Мб |
| 6.pptx |
1.28Мб |
| 8.pdf |
1.70Мб |
| 8.pptx |
1.39Мб |
| aaec.gif |
74.01Мб |
| acs.molpharmaceut.8b00839.pdf |
2.35Мб |
| Adversarial_auto_encodrers.pdf |
7.78Мб |
| caae_git_version.py |
6.91Кб |
| caae.gif |
68.96Мб |
| chat.txt |
9.38Кб |
| chat.txt |
10.47Кб |
| chat.txt |
14.34Кб |
| chat.txt |
9.03Кб |
| chat.txt |
5.01Кб |
| chat.txt |
1.24Кб |
| chat.txt |
1.08Кб |
| chat.txt |
4.97Кб |
| chat.txt |
4.66Кб |
| chat.txt |
660б |
| chat.txt |
1.36Кб |
| chat.txt |
1.26Кб |
| chat.txt |
198б |
| CNN_practice.ipynb |
13.21Мб |
| conv_nets_mp4.zip |
185.55Мб |
| conv_nets.pdf |
1.15Мб |
| conv_nets.pptx |
10.38Мб |
| dataset.ipynb |
3.35Кб |
| Dockerfile |
1.64Кб |
| Dockerfile |
1.50Кб |
| Dockerfile |
1.58Кб |
| Dockerfile |
1.33Кб |
| Dockerfile |
1.33Кб |
| Dockerfile |
1.33Кб |
| Dockerfile |
1.61Кб |
| Dockerfile |
1.42Кб |
| face_recognition.ipynb |
441.96Кб |
| fc_gan.gif |
4.56Мб |
| generated1.txt |
9.79Кб |
| gradient_decay.zip |
218.23Мб |
| gradient_slides.pdf |
10.60Мб |
| gumbel.zip |
5.67Кб |
| homework.ipynb |
733б |
| Lample et al 2017 Fader Networks Manipulating Images by Sliding Attributes pdf |
11.03Мб |
| lang_data.csv |
102.88Кб |
| log_reg.ipynb |
4.18Кб |
| LSTM_Keras.ipynb |
103.30Кб |
| mnist_conv.ipynb |
10.38Кб |
| mnist_conv.ipynb |
79.72Кб |
| mnist_fc_aae_c.ipynb |
10.74Кб |
| mnist_fc_ada.ipynb |
467.69Кб |
| mnist_fc_caae.ipynb |
10.78Кб |
| mnist_fc_gan.ipynb |
2.87Мб |
| mnist_mlp_6.ipynb |
115.68Кб |
| mnist_mlp_keras.ipynb |
31.86Кб |
| MNIST_MLP_KERAS.ipynb |
6.56Кб |
| mnist_mlp.ipynb |
6.37Кб |
| MNIST_MLP.ipynb |
47.95Кб |
| model.py |
11.65Кб |
| ObjectDetection.ipynb |
3.36Мб |
| Otus.zip |
838.47Кб |
| pytorch.ipynb |
1.96Кб |
| rec_ppt.pptx |
1.02Мб |
| rec.pdf |
521.22Кб |
| rnn_results.ipynb |
21.32Кб |
| rnn.ipynb |
21.42Кб |
| salt.py |
121б |
| sparse_ae_relu.ipynb |
254.99Кб |
| sparse_ae.ipynb |
298.86Кб |
| tensorflow.ipynb |
72.06Кб |
| test.csv |
18.33Мб |
| tf_lstm.zip |
327.53Кб |
| train.csv |
54.40Мб |
| utils_1.py |
2.82Кб |
| utils.py |
1.08Кб |
| utils.py |
2.40Кб |
| utils.py |
2.40Кб |
| utils.py |
2.40Кб |
| utils.py |
2.40Кб |
| utils.py |
2.40Кб |
| utils.py |
2.53Кб |
| utils.py |
2.82Кб |
| utils.py |
6.23Кб |
| Vae_tf.ipynb |
446.92Кб |
| Wang__Deng___Unknown___Deep_Visual_Domain_Adaptation_A_Survey.pdf |
2.57Мб |
| wiki_utils.py |
2.46Кб |
| wikitext.zip |
4.27Мб |
| Zhang Song Qi 2017 Age progressionregression by conditional adversarial autoencoder pdf |
2.61Мб |
| Домашка_по_RL.txt |
390б |
| Ссылки.txt |
32б |
| Ссылки.txt |
92б |
| Ссылки.txt |
72б |
| Ссылки.txt |
346б |
| дз.txt |
403б |
| дз.txt |
243б |
| дз.txt |
701б |
| дз.txt |
272б |
| дз.txt |
339б |
| дз.txt |
316б |
| дз.txt |
292б |
| дз.txt |
173б |
| дз.txt |
254б |
| дз.txt |
193б |
| дз.txt |
402б |
| дз.txt |
208б |