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
" j6 B9 Z. m/ p( V+ l│      1.lesson1-PyTorch介绍.mp4
# r- v2 Y* e: F7 r│      
├─2.开发环境准备
, l* D+ Q1 v- H, [, B( b│      2.lesson2-开发环境准备.mp4
│      
/ w/ v5 Z: L9 t7 `├─3.初见深度学习
3 ~3 ^& b" w3 b* F│      3.lesson3-初探Linear Regression案例-1.mp4
│      4.lesson3-初探Linear Regression案例-2.mp4
, L7 r5 K' g$ O/ G│      5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例.mp4
) f" S; T& j2 t│      6.lesson5 -手写数字问题引入1.mp4
│      7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp4
) h5 e5 V2 x8 T& n│      
: B; `; ]+ c! T4 a/ Q├─4.Pytorch张量操作
- \" v& c9 r0 F" U5 f# c- b- m# t│      10.lesson7 创建Tensor 1.mp4
! W+ M1 |. s# x4 s; L& v! l│      11.lesson7 创建Tensor 2.mp4
│      12.lesson8 索引与切片1.mp4
│      13.lesson8 索引与切片2.mp4
2 T% [) K" _& r│      14.lesson9 维度变换1.mp4
│      15.lesson9 维度变换2.mp4
│      16.lesson9 维度变换3.mp4
│      17.lesson9 维度变换4.mp4
│      8.lesson6 基本数据类型1.mp4
4 B( B2 x( y$ W, C6 ^│      9.lesson6 基本数据类型2.mp4
│      
* q' u* i2 s, i) `' @6 h) l├─5.张量高阶操作
│      18.lesson10 Broatcasting 1.mp4
& h2 v* S& S; Z  |│      19.lesson10 Broatcasting 2.mp4
│      20.lesson11 合并与切割1.mp4
│      21.lesson11 合并与切割2.mp4
  ^& z# G4 ?& L│      22.lesson12 基本运算.mp4
( _; c; K4 L( y, F│      23.lesson13 数据统计1.mp4
5 Y3 C9 p5 x6 g- }6 |5 h5 U│      24.lesson13 数据统计2.mp4
1 p6 d) ^4 Y  x. B+ X  m7 q/ Q│      25.lesson14 高阶OP.mp4
│      
├─6.随机梯度下降
' o  `# H0 V. F3 p/ @" f+ O│      26.lesson16 什么是梯度1.mp4
% e4 C: P" p: a6 {/ u% W# u│      27.lesson16 什么是梯度2.mp4
│      28.lesson17 常见梯度.mp4
2 I2 _& U) f0 ?$ W) d) z6 Y$ |* I│      29.lesson18 激活函数及其梯度1.mp4
│      30.lesson18 激活函数及其梯度2.mp4
# x, h$ w5 [) v! M│      31.lesson18 激活函数及其梯度3.mp4
8 u* r! G+ H- p# o│      
├─7.感知机梯度传播推导
/ b2 S6 d5 b) n  f│      32.lesson19 单一输出感知机1.mp4
( [% e0 y# s9 o* l4 U% g+ p│      33.lesson19 多输出Loss层2.mp4
│      34.lesson20 链式法则.mp4
( U% E9 ^7 Y6 l) p5 i1 p# d* m│      35.lesson21 反向传播.mp4
│      36.lesson22 优化小实例.mp4
│      
6 F% c' {7 d! ~/ M├─8.多层感知机与分类器
9 l% p* P, ?7 h% `& T│      37.lesson24 Logistic Regression.mp4
2 P3 L$ g: O$ }│      38.lesson25 交叉熵.mp4
6 t$ }  J: d7 x: Y1 L│      39.lesson26 多分类实战.mp4
9 l( \! h! a+ c' B8 e7 f, z│      40.lesson27 全连接层.mp4
│      41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4
+ Q0 B8 j+ j/ ~) k0 c. A│      42.lesson29 测试.mp4
6 \4 u9 @3 B# f6 M1 H4 i1 C* B* w│      43.lesson30-Visdom可视化.mp4
│      
├─9.过拟合
│       44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4
│       45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1.mp4
│       46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2.mp4
. j! X; [, g8 E/ B│       47.lesson33-regularization.mp4
9 E, {/ R3 R+ O1 g│       48.lesson34-动量与lr衰减.mp4
│       49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp4      
│      
7 v; Q. W1 V; |, Z4 y% {├─10.卷积神经网络CNN
│      50.lesson37-什么是卷积-1.mp4
+ B' e/ D' P* h) U& G2 ]│      51.lesson37-什么是卷积-2.mp4
2 ?! L$ ]3 Y1 w8 [" j8 K- x# S  {│      52.lesson38-卷积神经网络-1.mp4
│      53.lesson38-卷积神经网络-2.mp4
$ G& X, ?- u, ~& k& Z1 i│      54.lesson38-卷积神经网络-3.mp4
│      55.lesson39-Pooling&upsample.mp4
% Y1 ?0 x! T+ N5 ?3 j│      56.lesson40-BatchNorm-1.mp4
│      57.lesson40-BatchNorm-2.mp4
│      58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4
/ R9 [( J3 x  K* S: M. }│      59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4
+ |$ ^. C5 r. J5 n; D+ B' ?│      60.lesson42-ResNet，DenseNet-1.mp4
- C1 u* I2 O' @# }1 E- O│      61.lesson42-ResNet, DenseNet-2.mp4
│      62.lesson43-nn.Module-1.mp4
│      63.lesson43-nn.Module-2.mp4
│      64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp4
7 V7 \, D2 c5 e9 L, E- x& s│      
; K  @% `& p* e: f├─11.循环神经网络RNN&LSTM
3 a* E/ P4 }8 y│      65.lesson46-时间序列表示.mp4
/ j4 M. c; e6 P6 w│      66.lesson47-RNN原理-1.mp4
│      67.lesson47-RNN原理-2.mp4
│      68.lesson48-RNN Layer使用-1.mp4
9 i  d% @& T: c4 X( Z│      69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp4
$ ~) f* {8 n1 N! m, q1 e2 Y' J8 Z│      70.lesson49-时间序列预测.mp4
5 z# ~3 m& m" p$ q" {│      71.lesson50-RNN训练难题.mp4
│      72.lesson51-LSTM原理-1.mp4
│      73.lesson51-LSTM原理-2.mp4
│      74.lesson52-LSTM Layer使用.mp4
│      75.lesson53-情感分类实战.mp4
9 {* K5 j) f8 O+ _│      
# {5 E5 o# w5 P2 O* M└─12.对抗生成网络GAN
       76.lesson54-数据分布.mp4
; _1 n4 [6 A# _7 O3 x       77.lesson55-画家的成长历程.mp4
       78.lesson56-GAN发展.mp4
8 ^3 {) ?0 C5 _' M: f5 w: M       79.lesson57-纳什均衡-D.mp4
       80.lesson58-纳什均衡-G.mp4
; p* W$ u1 q! z' X9 ]/ G7 W: J; |       81.lesson59-JS散度的弊端.mp4
& A# a. e* p- ]* Y" D( Z+ s       82.lesson60-EM距离.mp4
       83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4
       84.lesson62-G和D实现.mp4
       85.lesson63-GAN实战.mp4
8 A7 U  Z$ K8 D4 j9 v       86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4
       87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4
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