深度学习与PyTorch入门实战教程价值390+元2019

chenshimiao

├─1.深度学习框架介绍
│      1.lesson1-PyTorch介绍.mp4
0 d+ K. I' v- O3 i│      
├─2.开发环境准备
  I' H& w3 r! W7 f3 A4 F6 w│      2.lesson2-开发环境准备.mp4
. H0 o. i! e+ z/ I7 N+ W0 g6 j' _│      
! ~( M; j% [7 m% Y' Y- l4 @$ r├─3.初见深度学习
( v( _) w$ J4 G0 j3 R│      3.lesson3-初探Linear Regression案例-1.mp4
3 a+ t+ U+ F3 j' z│      4.lesson3-初探Linear Regression案例-2.mp4
8 k3 r" k+ _. W& n# ?: X8 o│      5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例.mp4
, I9 ]/ \, [: z+ f1 i/ q& }│      6.lesson5 -手写数字问题引入1.mp4
$ d% Z4 Q8 p1 n, y( H7 F│      7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp4
│      
1 c9 R' j% ~' Z3 j! x├─4.Pytorch张量操作
; _9 a% w) \6 W6 S1 ~% Y2 F│      10.lesson7 创建Tensor 1.mp4
$ c( k/ c- ^& N; k% o│      11.lesson7 创建Tensor 2.mp4
2 x: @7 j4 B2 O4 X1 m  h) i│      12.lesson8 索引与切片1.mp4
│      13.lesson8 索引与切片2.mp4
& W# }) A' U! `│      14.lesson9 维度变换1.mp4
│      15.lesson9 维度变换2.mp4
4 H% W# ?; w8 g9 k9 K4 f7 d+ W* w│      16.lesson9 维度变换3.mp4
( _2 y6 p1 f3 V/ T│      17.lesson9 维度变换4.mp4
/ O9 e, T2 M# D│      8.lesson6 基本数据类型1.mp4
  h, s9 |1 y2 l- y1 Y& T, Z│      9.lesson6 基本数据类型2.mp4
│      
* l& n# M, Z( V* O0 K├─5.张量高阶操作
│      18.lesson10 Broatcasting 1.mp4
│      19.lesson10 Broatcasting 2.mp4
│      20.lesson11 合并与切割1.mp4
) c$ R9 k1 `9 ^( }4 J7 O│      21.lesson11 合并与切割2.mp4
│      22.lesson12 基本运算.mp4
│      23.lesson13 数据统计1.mp4
: w( |6 G' R! k, R* h5 \1 @│      24.lesson13 数据统计2.mp4
│      25.lesson14 高阶OP.mp4
; c& A. B! W# `7 L8 x/ d: f│      
2 c' D" x% e) r2 d4 \1 j├─6.随机梯度下降
│      26.lesson16 什么是梯度1.mp4
│      27.lesson16 什么是梯度2.mp4
5 V8 g4 O3 P5 r: T% a. b│      28.lesson17 常见梯度.mp4
│      29.lesson18 激活函数及其梯度1.mp4
8 L6 |6 b. ^7 z9 d+ t1 n# u% X│      30.lesson18 激活函数及其梯度2.mp4
│      31.lesson18 激活函数及其梯度3.mp4
│      
6 D6 o& L  F( f: F. w├─7.感知机梯度传播推导
2 J( C. {; Y  p/ s│      32.lesson19 单一输出感知机1.mp4
4 Y2 l% @  p0 m5 `│      33.lesson19 多输出Loss层2.mp4
5 h6 b$ r0 r5 z$ U│      34.lesson20 链式法则.mp4
. Q& I* D7 c7 u+ O; o( f* S│      35.lesson21 反向传播.mp4
9 o- m) Y. ]% R; p- N1 `│      36.lesson22 优化小实例.mp4
│      
├─8.多层感知机与分类器
│      37.lesson24 Logistic Regression.mp4
│      38.lesson25 交叉熵.mp4
│      39.lesson26 多分类实战.mp4
- f/ L# a! j) X- w; Z+ f$ J│      40.lesson27 全连接层.mp4
│      41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4
% W! x4 i; v1 n│      42.lesson29 测试.mp4
│      43.lesson30-Visdom可视化.mp4
' i& C% b+ m7 f. G│      
$ |/ y& ?3 [- }) C├─9.过拟合
4 q) ?" H' a, c4 b│       44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4
│       45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1.mp4
! C7 v) l5 W/ R3 Q! K$ Z│       46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2.mp4
│       47.lesson33-regularization.mp4
│       48.lesson34-动量与lr衰减.mp4
│       49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp4      
; w0 ^4 }: W, u" w│      
├─10.卷积神经网络CNN
5 a) S2 _* u1 R; d( p& H│      50.lesson37-什么是卷积-1.mp4
* V( c8 x! q- A9 ^  P0 U) s│      51.lesson37-什么是卷积-2.mp4
+ z0 n  L0 u( |. {5 E* O  U│      52.lesson38-卷积神经网络-1.mp4
' a$ U+ t$ p# [6 l8 a│      53.lesson38-卷积神经网络-2.mp4
6 I8 v! d' ?0 e+ y3 z3 {│      54.lesson38-卷积神经网络-3.mp4
+ Z  q# x7 p' i1 F' O- S│      55.lesson39-Pooling&upsample.mp4
│      56.lesson40-BatchNorm-1.mp4
│      57.lesson40-BatchNorm-2.mp4
│      58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4
4 U$ \1 f) o( u  s" J│      59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4
9 |4 x$ X/ r5 y6 R( ?: u8 T│      60.lesson42-ResNet，DenseNet-1.mp4
4 A& n$ I* a$ m: b" n3 A/ `3 j" t+ Y│      61.lesson42-ResNet, DenseNet-2.mp4
│      62.lesson43-nn.Module-1.mp4
/ ?  {, N! ~. L/ T9 c+ V│      63.lesson43-nn.Module-2.mp4
2 @0 S& a. r# V# d│      64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp4
  _9 [5 N3 j' U│      
├─11.循环神经网络RNN&LSTM
│      65.lesson46-时间序列表示.mp4
│      66.lesson47-RNN原理-1.mp4
│      67.lesson47-RNN原理-2.mp4
9 N7 [! E' y! j4 x1 v│      68.lesson48-RNN Layer使用-1.mp4
7 @5 g- Q) x. @( V+ X0 q1 |│      69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp4
% g3 G, R. W/ E( Z4 Y2 d& }) I# e│      70.lesson49-时间序列预测.mp4
│      71.lesson50-RNN训练难题.mp4
2 @' ]; F( w: a3 S. g│      72.lesson51-LSTM原理-1.mp4
│      73.lesson51-LSTM原理-2.mp4
│      74.lesson52-LSTM Layer使用.mp4
- I& C1 I5 a- m! Q│      75.lesson53-情感分类实战.mp4
2 }6 M5 V$ z& }. E% X; W7 r│      
└─12.对抗生成网络GAN
5 f. v9 n- l1 h1 i" p( Z0 C       76.lesson54-数据分布.mp4
! u% Z. _7 s0 H1 u8 W  }0 m6 m' e       77.lesson55-画家的成长历程.mp4
( R! p1 P$ h1 r# [       78.lesson56-GAN发展.mp4
4 [! ?7 m; R/ D( k; w) O       79.lesson57-纳什均衡-D.mp4
# Q( n2 g+ p# H       80.lesson58-纳什均衡-G.mp4
       81.lesson59-JS散度的弊端.mp4
' e0 L0 X1 X8 e7 G; ^( H       82.lesson60-EM距离.mp4
1 G: V3 n& f% d  q6 L$ L       83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4
2 g" D7 e( }4 T8 [  ^, L       84.lesson62-G和D实现.mp4
  Z, r) |) d5 l" W* B: J6 @6 N       85.lesson63-GAN实战.mp4
$ E0 S* {) L9 h) N9 {( ~& L2 f       86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4
! e" J( ]2 b3 u( H( ~       87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4

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