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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
" j6 B9 Z. m/ p( V+ l│      1.lesson1-PyTorch介绍.mp4
# r- v2 Y* e: F7 r│      $ W* Q* [/ }& P1 Q7 }+ z3 S
├─2.开发环境准备
, l* D+ Q1 v- H, [, B( b│      2.lesson2-开发环境准备.mp44 p# Q* E5 C; X5 f
│      
/ 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.mp49 |8 F5 C2 K3 r* M4 O& |: `# e, s8 h
│      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' s' _  O8 `# @( K" |1 c. r) c
│      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- t* J0 C; K+ K0 l0 X
│      12.lesson8 索引与切片1.mp4# i6 e7 p3 J* Q$ G' u! t
│      13.lesson8 索引与切片2.mp4
2 T% [) K" _& r│      14.lesson9 维度变换1.mp43 `9 y/ u! F, e1 P* B
│      15.lesson9 维度变换2.mp45 O; m. S6 v0 P! [
│      16.lesson9 维度变换3.mp4; O& V8 [6 |: [0 o/ [7 h
│      17.lesson9 维度变换4.mp45 y$ O' p. ]8 S6 e
│      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.mp47 |4 S) U: {8 E# V: |
│      
* q' u* i2 s, i) `' @6 h) l├─5.张量高阶操作( W/ l) X9 x$ s2 ]
│      18.lesson10 Broatcasting 1.mp4
& h2 v* S& S; Z  |│      19.lesson10 Broatcasting 2.mp4' W3 r& I: L( O) p* q
│      20.lesson11 合并与切割1.mp48 T0 X* c1 O3 p- D
│      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.mp46 J! r: E8 ~# \
│      ; x9 y4 f' d2 G
├─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.mp43 q' v$ l' q8 M; u) Z$ R( N
│      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& q$ M" ^) Z  u/ r
│      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│      2 ^* Y3 x1 S) a) v$ i4 P$ }% @1 O0 D
├─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.mp42 D' R0 v# m  A- o% Z! O% u
│      34.lesson20 链式法则.mp4
( U% E9 ^7 Y6 l) p5 i1 p# d* m│      35.lesson21 反向传播.mp42 G+ Y. Z+ b: l
│      36.lesson22 优化小实例.mp42 ^  x, R$ W% b7 {* B3 M( y
│      
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.mp41 d6 q0 c, t6 D1 Q: \* K
│      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) j/ |( d8 e% v3 q+ Z# x4 K
│      ) }* Y/ K* w- E/ V0 s. t& F+ {
├─9.过拟合+ L' j1 H; E- q' e
│       44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4# K( }& ^& I5 y% r7 [" _
│       45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1.mp4. t# F2 H/ h& |5 F; \
│       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. C% _% V1 F' c3 ~
│       49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp4      * \& k. E2 C; \" L0 S  C
│      
7 v; Q. W1 V; |, Z4 y% {├─10.卷积神经网络CNN) c/ y; U8 j4 Y6 z1 @& |0 B
│      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.mp49 \$ L5 t9 N! ^8 V3 P
│      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.mp48 o; Z; f) d  }, X- D( u+ [
│      55.lesson39-Pooling&upsample.mp4
% Y1 ?0 x! T+ N5 ?3 j│      56.lesson40-BatchNorm-1.mp42 v0 X, L% d0 ~( q$ p
│      57.lesson40-BatchNorm-2.mp46 ~1 ]  K; s& j6 h! Z
│      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& o: t7 P* ]7 ?  ]; H
│      62.lesson43-nn.Module-1.mp4) d7 q" m8 j1 I: Y: ?! T2 D
│      63.lesson43-nn.Module-2.mp4+ G1 j- i( O9 }: N! r! @  y& @0 A
│      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.mp44 T7 K% i" d$ |+ c6 Q: _! v
│      67.lesson47-RNN原理-2.mp4( B8 a9 _. Z; d; M9 a5 H% C5 r4 B3 D
│      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% `" d, u' N$ s* k( u
│      72.lesson51-LSTM原理-1.mp48 I9 T( K% r* ?! ]' P
│      73.lesson51-LSTM原理-2.mp47 [. `! C$ A$ m4 n
│      74.lesson52-LSTM Layer使用.mp45 U6 W$ u% W" E1 b" q
│      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/ R! n; S. g0 Z8 X* t
       76.lesson54-数据分布.mp4
; _1 n4 [6 A# _7 O3 x       77.lesson55-画家的成长历程.mp4% s  `1 b3 B' ^1 W; n; g
       78.lesson56-GAN发展.mp4
8 ^3 {) ?0 C5 _' M: f5 w: M       79.lesson57-纳什均衡-D.mp4- _4 I) Z5 }+ e4 ?' I; k. Y
       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.mp42 _4 X" N6 K1 N9 W
       83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4/ E1 q* q$ a/ K9 `, G7 D
       84.lesson62-G和D实现.mp4) J# L8 e9 C0 X6 O7 k
       85.lesson63-GAN实战.mp4
8 A7 U  Z$ K8 D4 j9 v       86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4/ @% P: j3 R1 G4 Q: {
       87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4
, d1 K+ }; {: ~  o; B* K4 ~  n9 T& w+ C
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9 G! Y! Z; V, b* C
4h0 q+ q& e9 t1 I2 D
& M/ H+ B# b9 k& Y

# x7 ^. V" W( A2 L" a" B0 T0 a
& N, P1 R% S+ ^$ P) W

& ]( [9 a$ Y. P$ @6 P
0 @4 O- [* X7 L- N/ T1 U
0 x3 G! j. s% S4 b$ _& _9 x0 b7 |# z/ R6 p/ f/ P4 m
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