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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  ]

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2 M* D& q* |7 A# \5 B; ]

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