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[深度学习] 深度学习与PyTorch入门实战教程价值390+元2019

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发表于 2020-4-17 12:31:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─1.深度学习框架介绍% T) |: e+ }4 J. k- ]
│      1.lesson1-PyTorch介绍.mp4+ y2 v8 m9 ~3 x, Z. b
│      - e2 k2 b1 v; A  P8 d+ R
├─2.开发环境准备; W+ g" J1 S- v
│      2.lesson2-开发环境准备.mp4
) o% S2 _. o- o; ]" R& q: s│      
) `  }& [+ o$ `& y, H├─3.初见深度学习+ T( U/ x: p+ V8 `7 y
│      3.lesson3-初探Linear Regression案例-1.mp4
; R* X6 T, j3 S│      4.lesson3-初探Linear Regression案例-2.mp4# C9 t) C0 M, j
│      5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例.mp4, B% }# U/ O: u  r$ z5 a
│      6.lesson5 -手写数字问题引入1.mp4
4 s6 p& C1 O7 q6 @│      7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp47 ?5 Q# ~5 A, a9 F3 ~: J
│      
! ^/ k& F* O: _( X" u$ r├─4.Pytorch张量操作
2 w0 w8 n$ z6 ]' v│      10.lesson7 创建Tensor 1.mp43 t( ~& I; A% z  D& L
│      11.lesson7 创建Tensor 2.mp4* c0 c5 R- R% s: a! X+ [6 ~
│      12.lesson8 索引与切片1.mp4
8 X0 G' J+ `/ L3 @│      13.lesson8 索引与切片2.mp4
" b) E  y9 c, S: S% Y+ S/ |│      14.lesson9 维度变换1.mp4* f( U4 W9 R% t9 z, v& ^6 B  m
│      15.lesson9 维度变换2.mp4' {1 D7 |3 e1 l+ Q8 ?3 O' u
│      16.lesson9 维度变换3.mp49 x+ k: n$ G) ~
│      17.lesson9 维度变换4.mp4* C  s1 V. i: E: W
│      8.lesson6 基本数据类型1.mp4
3 ^7 V' m1 K9 S! t│      9.lesson6 基本数据类型2.mp4/ {6 E; w. x+ T& A' {- ~
│      % x3 u* l/ [, e+ M+ r  S
├─5.张量高阶操作' I% y5 ~9 M! s& X% m- h" ^/ J
│      18.lesson10 Broatcasting 1.mp4
% F- {) C' E6 ?* Q│      19.lesson10 Broatcasting 2.mp4
" E- n  k9 u! i1 D: j' ~7 w│      20.lesson11 合并与切割1.mp4
7 c& S5 t  W) C) \/ e/ L│      21.lesson11 合并与切割2.mp4
8 t) }. N& f0 T4 A│      22.lesson12 基本运算.mp4" g8 {0 u' Y3 j
│      23.lesson13 数据统计1.mp4
/ D4 h9 q  q7 F1 g( r/ |1 T│      24.lesson13 数据统计2.mp4
. x. z! _2 ^2 P8 d* i, v│      25.lesson14 高阶OP.mp4) M% c7 w. W) [, m5 p% ]: U
│      7 {9 `! \8 j1 ?+ l) o! x; g
├─6.随机梯度下降
, G( p, i; C4 l# |4 u' B# d- ^4 k│      26.lesson16 什么是梯度1.mp4
4 l" A0 }. }9 }# X│      27.lesson16 什么是梯度2.mp4
0 F$ j4 F7 [( C, h& t; ?│      28.lesson17 常见梯度.mp44 `! U. W& n" U1 M
│      29.lesson18 激活函数及其梯度1.mp45 p& A9 F5 D$ J. H. n' c' T
│      30.lesson18 激活函数及其梯度2.mp4! D0 W$ f/ Z4 c  r+ _/ A
│      31.lesson18 激活函数及其梯度3.mp4
  s; C2 T8 d- Q; S3 ]+ G' U│      4 w0 j6 l2 V7 Y% b4 W4 H, `; @& z
├─7.感知机梯度传播推导
1 I( J! a' }( y5 Z( @( v9 F- _6 S│      32.lesson19 单一输出感知机1.mp4
$ z6 ~) D3 c  p, E, R$ v# ?. |) f/ ?│      33.lesson19 多输出Loss层2.mp40 d% ?7 _! i7 h* d7 {9 D
│      34.lesson20 链式法则.mp4
  T" L! l7 ]7 f8 R│      35.lesson21 反向传播.mp4
; A% Q( a6 j2 r" X  e│      36.lesson22 优化小实例.mp4
: M8 d+ R+ W& A3 R5 c' S│      
; m7 B, z- r9 Q" A9 A├─8.多层感知机与分类器- L) h" h7 Q" ^8 J/ O
│      37.lesson24 Logistic Regression.mp4
: `! N9 F- y$ V: i! F& c" t│      38.lesson25 交叉熵.mp4
; e- Y$ _$ y% h3 i0 B6 g# M│      39.lesson26 多分类实战.mp47 V( N- B. x% U) W! S  d5 q# n
│      40.lesson27 全连接层.mp4* m. k" e2 K. D& i- a3 Q% M: y! s
│      41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4
. v: b5 H# l: M" o. x% x│      42.lesson29 测试.mp4; ~0 R7 c( d( W7 h
│      43.lesson30-Visdom可视化.mp4: R* j+ S" L  Q+ L$ B0 B
│      + i8 N8 A# N2 o$ G$ C( e, m4 g  U
├─9.过拟合/ S9 t* z% S% D( F0 L  C
│       44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4
' _+ _+ |" t9 R9 v+ o│       45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1.mp4
; D/ F) a: w4 \. S│       46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2.mp4/ L4 t, C% Z; y4 u
│       47.lesson33-regularization.mp4
+ M: R4 I7 Q) F5 q' F│       48.lesson34-动量与lr衰减.mp42 f9 ^7 z$ k% p/ O  n
│       49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp4      8 `, {* |* C9 M7 O/ _
│      
% e! d& N1 s* B2 o0 \! z├─10.卷积神经网络CNN
" t& k8 @6 N- f1 r+ ]: N) ~1 ]│      50.lesson37-什么是卷积-1.mp4
1 h6 o$ C0 s, D5 s6 t│      51.lesson37-什么是卷积-2.mp4
4 \! g  q' J7 y0 i' l* E3 L0 R9 ?6 R6 M│      52.lesson38-卷积神经网络-1.mp49 O% {/ G/ E( W0 V0 g
│      53.lesson38-卷积神经网络-2.mp4
/ B. T  i0 e: a. k1 r│      54.lesson38-卷积神经网络-3.mp4
9 X: R% l" b1 @- o! {, r* Z7 W+ ~│      55.lesson39-Pooling&upsample.mp4
# d+ i8 j8 n, f& Q3 J- ~8 w│      56.lesson40-BatchNorm-1.mp4: p/ O! s% \7 s6 B/ D. O+ L9 U
│      57.lesson40-BatchNorm-2.mp4
! }5 }! f4 s3 |) M│      58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4
4 O/ S% ^/ D6 f9 I6 j( |  b" q│      59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4
  u( Q0 b( P# u+ o│      60.lesson42-ResNet,DenseNet-1.mp4
" g& |. g* n# x# T+ o│      61.lesson42-ResNet, DenseNet-2.mp4. b% Q5 {" W" e, E! E% X1 V0 I/ c$ D- D
│      62.lesson43-nn.Module-1.mp4
; Q* w" r8 |9 S│      63.lesson43-nn.Module-2.mp4! u- z  Y6 v7 x" X- W- a
│      64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp4) h# f+ o, [2 q5 _5 {5 T. s: a$ c, U
│      & @/ E9 |" Q$ b( D% M7 b: Z. N
├─11.循环神经网络RNN&LSTM
" D' b6 s$ r- w! u# |2 V│      65.lesson46-时间序列表示.mp4, O0 }/ @5 j; N$ T" H/ t
│      66.lesson47-RNN原理-1.mp4$ l7 F1 B+ [5 x
│      67.lesson47-RNN原理-2.mp4
2 P+ [- @' A2 i& H; a: e│      68.lesson48-RNN Layer使用-1.mp4
7 V: W4 l( P1 k│      69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp4
3 d6 d) b: w7 j+ z│      70.lesson49-时间序列预测.mp47 j3 t2 o% }* G
│      71.lesson50-RNN训练难题.mp4
( l2 Z- ~( u3 c! {1 T( H│      72.lesson51-LSTM原理-1.mp4
  z; T5 i+ l3 W. {$ n& A. Z) q│      73.lesson51-LSTM原理-2.mp4, E; ]2 i0 }) k. w5 L6 t; v
│      74.lesson52-LSTM Layer使用.mp4- Q: g' l: K4 y
│      75.lesson53-情感分类实战.mp4" W- r" g5 x+ l  l
│      
; p5 x9 B$ v  s# W( H└─12.对抗生成网络GAN
/ _) R! A: i; f/ n# T) S       76.lesson54-数据分布.mp4
7 @/ ~  T( V0 u# }1 X; W( }       77.lesson55-画家的成长历程.mp43 E6 c, H" j9 _0 {
       78.lesson56-GAN发展.mp4
" o& {$ Z  Z8 Q* K4 e$ Z       79.lesson57-纳什均衡-D.mp4" P6 S; r+ G. m( C
       80.lesson58-纳什均衡-G.mp4
" ^# _( n. B& x0 B1 J- D% y       81.lesson59-JS散度的弊端.mp4
2 j& h/ o+ x# j1 o6 Y       82.lesson60-EM距离.mp4
, d# o& K) D) \; e, J       83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4$ J, V# l8 s$ G; Y+ p
       84.lesson62-G和D实现.mp4
$ h6 y1 ~/ g. B0 D, \       85.lesson63-GAN实战.mp4# W$ ?+ N8 }( R4 E
       86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4
7 a) C8 n; A( [" K. f, B- V       87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4
% y: G4 W" T4 X7 ^- b( Y% z* e/ {; a  p0 o
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* Y& ^: v9 q0 n, C
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! i& W8 z$ a- s4 y1 w5 s4h
0 Q  b& J6 N; D9 T" i) M5 y7 k
: [2 p6 T' U; j
7 L# M, [  P* ^4 _$ k1 R, J8 q

. t5 O5 G$ I7 \% R+ S& K. y, Z: J
4 l  p+ A: L. `' y4 l

4 p7 k. P- Y& ^: m* v5 q6 w1 |/ X0 [3 V" u
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