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Chapter 3 Deep Neural Network (DNN) Overview
作成者
Mohammed Shalgham
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04:17
001. Why PyTorch.mp4
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1 年前
Mohammed Shalgham
10:32
002. PyTorch Installation and Tensors Introduction.mp4
10:32
mp4
47,887 KB
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1 年前
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07:36
003. Automatic Differentiation PyTorch New.mp4
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23,555 KB
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1 年前
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04:13
004. Why DNNs in Machine Learning.mp4
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21,828 KB
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1 年前
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07:13
005. Representational Power and Data Utilization Capacity of DNN.mp4
07:13
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37,460 KB
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1 年前
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05:08
006. Perceptron.mp4
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20,875 KB
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1 年前
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02:36
007. Perceptron Exercise.mp4
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1 年前
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03:16
008. Perceptron Exercise Solution.mp4
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1 年前
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07:26
009. Perceptron Implementation.mp4
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1 年前
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03:52
010. DNN Architecture.mp4
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18,317 KB
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1 年前
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02:06
011. DNN Architecture Exercise.mp4
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11,813 KB
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1 年前
Mohammed Shalgham
04:33
012. DNN Architecture Exercise Solution.mp4
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23,455 KB
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1 年前
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08:21
013. DNN Forward Step Implementation.mp4
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36,249 KB
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1 年前
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04:47
014. DNN Why Activation Function Is Required.mp4
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22,325 KB
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1 年前
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01:48
015. DNN Why Activation Function Is Required Exercise.mp4
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11,789 KB
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1 年前
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03:39
016. DNN Why Activation Function Is Required Exercise Solution.mp4
03:39
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24,013 KB
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1 年前
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06:04
017. DNN Properties of Activation Function.mp4
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31,438 KB
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1 年前
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03:49
018. DNN Activation Functions in PyTorch.mp4
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1 年前
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07:10
019. DNN What Is Loss Function.mp4
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26,444 KB
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1 年前
Mohammed Shalgham
00:58
020. DNN What Is Loss Function Exercise.mp4
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1 年前
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04:25
021. DNN What Is Loss Function Exercise Solution.mp4
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1 年前
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00:54
022. DNN What Is Loss Function Exercise 02.mp4
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1 年前
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03:15
023. DNN What Is Loss Function Exercise 02 Solution.mp4
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1 年前
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05:45
024. DNN Loss Function in PyTorch.mp4
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1 年前
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025. DNN Gradient Descent.mp4
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1 年前
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03:03
026. DNN Gradient Descent Exercise.mp4
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13,053 KB
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04:15
027. DNN Gradient Descent Exercise Solution.mp4
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1 年前
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06:51
028. DNN Gradient Descent Implementation.mp4
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29,391 KB
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1 年前
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07:07
029. DNN Gradient Descent Stochastic Batch Minibatch.mp4
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33,412 KB
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1 年前
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02:38
030. DNN Gradient Descent Summary.mp4
02:38
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19,904 KB
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