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├─1.深度学习框架介绍6 G! J) u- ]5 v8 K* w1 F E$ N
│ 1.lesson1-PyTorch介绍.mp45 W( }% N F. H, y5 Y
│
* M4 E: t" U# L+ i8 q0 U├─2.开发环境准备
: [" `% X& T6 Q# j+ F; ~3 U p" A│ 2.lesson2-开发环境准备.mp4" t" O8 G% @+ Z# a8 c* F6 Y0 {
│ ! K, t2 W* o6 [; _, |' Y
├─3.初见深度学习1 P3 }3 W7 Q; ]. C$ n, U
│ 3.lesson3-初探Linear Regression案例-1.mp4
4 [( ^0 n8 B* n+ n3 x3 ?, d0 |│ 4.lesson3-初探Linear Regression案例-2.mp47 m3 _1 o" t7 P; y% T
│ 5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例.mp4
) N' f3 y3 q( ~! A8 v1 j R│ 6.lesson5 -手写数字问题引入1.mp4
5 g% m! O# D; C# H0 h* C& d│ 7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp46 z' v7 t, v( A J0 x
│
8 ]$ j" }' I7 z& d4 M( l! |├─4.Pytorch张量操作( E7 }4 G7 i% ?7 ]- K
│ 10.lesson7 创建Tensor 1.mp4
* a( V3 @% V E! Z6 y6 I' K5 [│ 11.lesson7 创建Tensor 2.mp4
+ J, x8 W0 N+ @; u/ T( W F" A) h│ 12.lesson8 索引与切片1.mp4, g/ ^/ e( ]2 ~: e+ {# s( g
│ 13.lesson8 索引与切片2.mp4. E$ w6 h7 A. Y- Z
│ 14.lesson9 维度变换1.mp4; R% V c; _, | V
│ 15.lesson9 维度变换2.mp40 O3 I( W, J$ d b% J6 n
│ 16.lesson9 维度变换3.mp4
: M2 |) m5 C- ?" e│ 17.lesson9 维度变换4.mp4
9 D# t/ e( m7 q│ 8.lesson6 基本数据类型1.mp45 K& @7 h) N) f- L) t
│ 9.lesson6 基本数据类型2.mp4
% Z' ^+ Z6 x0 m! \7 r│
( x- _) h3 a i9 d- T5 A├─5.张量高阶操作
$ k3 ?3 u4 o: {7 V; v│ 18.lesson10 Broatcasting 1.mp4! }% P: b0 X1 r3 I$ d* W- J* k
│ 19.lesson10 Broatcasting 2.mp4
9 Z3 Y' q/ N/ N) x1 D│ 20.lesson11 合并与切割1.mp4) j/ J8 o, F( r) d
│ 21.lesson11 合并与切割2.mp4( w) t5 g) |1 b) t1 T. ^2 K
│ 22.lesson12 基本运算.mp4
! D8 [' @) t! y' R) D6 w6 b│ 23.lesson13 数据统计1.mp4$ T6 N& h& S" _/ D, q; X' c, W$ I
│ 24.lesson13 数据统计2.mp42 W* a# e3 I8 j
│ 25.lesson14 高阶OP.mp4" F1 Q# N+ Q- j# L% X9 n
│ 6 M& \- P: k1 f+ D' i6 b' z6 E# F
├─6.随机梯度下降/ N5 `( G2 X& g% X! p# L; X
│ 26.lesson16 什么是梯度1.mp4
$ L& M5 F7 t3 _/ ?4 q* v% ]│ 27.lesson16 什么是梯度2.mp4
! e5 I/ f' U5 H4 K) y& S# S│ 28.lesson17 常见梯度.mp4
. ^* n7 z9 j; x5 P│ 29.lesson18 激活函数及其梯度1.mp4
; d* E v" L3 ~) q! [& r│ 30.lesson18 激活函数及其梯度2.mp4
3 W9 b" p, @; f9 ~% i9 T│ 31.lesson18 激活函数及其梯度3.mp4
( G0 w6 V$ R: P! S│
- P% n+ z! _0 |├─7.感知机梯度传播推导
, {5 _" J$ v3 e$ j│ 32.lesson19 单一输出感知机1.mp4
+ X( L A: ~1 Q2 n# x│ 33.lesson19 多输出Loss层2.mp40 [- [5 O* _9 q2 {9 D/ h
│ 34.lesson20 链式法则.mp4" r' {# a$ Y9 _3 m4 Z% N
│ 35.lesson21 反向传播.mp4: N* G. _9 E& ^
│ 36.lesson22 优化小实例.mp4) z/ X( O8 }8 ?: m* `* F
│
! U3 x5 U( ?, J; E* x├─8.多层感知机与分类器8 Z7 z! U j7 Q
│ 37.lesson24 Logistic Regression.mp4
6 c2 O, P9 @& b8 `5 x2 B! B5 K( B│ 38.lesson25 交叉熵.mp4
, t, _" {( B( C│ 39.lesson26 多分类实战.mp4
3 x, a! ]: O9 R& O. E: M│ 40.lesson27 全连接层.mp49 P& \& X& X z* a+ ^
│ 41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4
& P2 H% _, _: d5 i @│ 42.lesson29 测试.mp4
" o8 }: K7 w; r+ d- E! g│ 43.lesson30-Visdom可视化.mp4
8 v6 K) K" i: i│
. N" x" p X& j1 O' c# h5 E: g) S├─9.过拟合 f# S# f5 j6 u
│ 44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4: C' j# R- v, T2 t& \; j. J: L
│ 45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1.mp4- E' }4 U' F3 X' G- G8 Z. N2 h
│ 46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2.mp4
! J: _5 A8 G: U7 X+ W) u│ 47.lesson33-regularization.mp4
2 N0 i9 Y& L& e9 K' }, l│ 48.lesson34-动量与lr衰减.mp4
( h' t+ C9 S4 h' C6 }7 P│ 49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp4 + F* j' ?" m' I4 j5 ?% T8 e
│ ; C% j& C* X8 _& F2 G# h
├─10.卷积神经网络CNN
, O9 s1 C9 b; \9 h│ 50.lesson37-什么是卷积-1.mp4) L: u* e" N+ Z* I4 D
│ 51.lesson37-什么是卷积-2.mp4
1 }7 o; p# |5 a3 N6 B' R3 @0 M& T│ 52.lesson38-卷积神经网络-1.mp4, I7 b- n0 H" T6 I
│ 53.lesson38-卷积神经网络-2.mp4; D2 i% A3 H; d6 q, P. f
│ 54.lesson38-卷积神经网络-3.mp4
! j. [# k) m& `+ \) T) o! a│ 55.lesson39-Pooling&upsample.mp4
( v+ R: L7 V( c0 r+ o│ 56.lesson40-BatchNorm-1.mp4
8 T6 f, ~* w: }8 n( I│ 57.lesson40-BatchNorm-2.mp4
; }/ j9 h1 j# J5 x3 z* N│ 58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp46 S. t9 F5 T) a# P
│ 59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4
# P* v3 ]7 S' I/ x│ 60.lesson42-ResNet,DenseNet-1.mp44 M5 T: ^. O& k: o7 k
│ 61.lesson42-ResNet, DenseNet-2.mp4; h1 F1 S" r" Q' W* q
│ 62.lesson43-nn.Module-1.mp4
' F: p& l% D U│ 63.lesson43-nn.Module-2.mp4
% m$ |* R6 e1 q/ m; ?# d│ 64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp4: K0 g. y( E/ U( Y9 ^/ T: s( b5 H
│
~3 L, n& B- o7 W' a' R& ?. \├─11.循环神经网络RNN&LSTM) u! }. c* ?* r: K; x7 U8 L4 F
│ 65.lesson46-时间序列表示.mp41 M6 X; u3 ?( A$ q' n r
│ 66.lesson47-RNN原理-1.mp47 z2 t8 a) X8 W
│ 67.lesson47-RNN原理-2.mp4
: c9 ]: U+ u4 \% H│ 68.lesson48-RNN Layer使用-1.mp4 ]* v: p9 S3 w# n
│ 69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp4% f$ b* G* ?/ K( }3 [+ M
│ 70.lesson49-时间序列预测.mp4
' b2 _* c7 B7 E% F9 N' \+ o# _! s5 J│ 71.lesson50-RNN训练难题.mp4
3 C+ H8 K9 i, N3 H│ 72.lesson51-LSTM原理-1.mp4
* A; e. \- E0 Q% x) V' A│ 73.lesson51-LSTM原理-2.mp4& p( B! C2 K# u! L- H0 E
│ 74.lesson52-LSTM Layer使用.mp4
5 y8 ^+ f& r: c/ |│ 75.lesson53-情感分类实战.mp4# a& j8 A% Z- k
│ / d; A- d. @( h& B. F p3 V
└─12.对抗生成网络GAN9 A# D$ t) S6 ]" L3 \0 } j
76.lesson54-数据分布.mp4( m, b: z9 }6 q5 o+ R* J5 H, T8 E: r
77.lesson55-画家的成长历程.mp46 U: `( {1 D: K6 W6 U; l' f1 d
78.lesson56-GAN发展.mp4
5 P) a' Q% v. \5 V 79.lesson57-纳什均衡-D.mp43 ~' C0 {* a4 J. Y+ j
80.lesson58-纳什均衡-G.mp4
5 Y. a4 }8 {+ t# q- M* L 81.lesson59-JS散度的弊端.mp4
h- U/ w5 t# d3 d& f. v: G 82.lesson60-EM距离.mp43 V& A, V7 ?+ W; V
83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4
. ^# G1 A) D+ @! H+ A 84.lesson62-G和D实现.mp4/ f& l6 j4 n3 q+ A
85.lesson63-GAN实战.mp4
6 k% r2 m/ y) n- m9 O" v 86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4$ R+ I& T: O$ x# I _
87.lesson65-WGAN-GP实战.mp48 D2 m- Z9 A, A) ^6 }) C
3 d# P3 B4 y4 Q0 w$ F0 N
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& o* w# C. E8 p8 G; D4h: ?& M* C+ N8 ]- F9 Y& q' S H ]
$ q Y- l" r4 M! V+ i7 I
3 H9 Z! x/ C/ I, J! h$ P8 A, r. `
, T6 E; d5 ?# v( l8 h7 ]; \
D+ S, r7 U# V% y! q2 ^" g% i
2 M* D& q* |7 A# \5 B; ]
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