深度學(xué)習(xí)與PyTorch入門實(shí)戰(zhàn)教程

jirui · 發(fā)表于 2023-7-14 00:12:18

深度學(xué)習(xí)與PyTorch入門實(shí)戰(zhàn)教程

├──01.深度學(xué)習(xí)初見
| ├──課時(shí)1 深度學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)介.mp4  11.49M
| └──課時(shí)2 PyTorch功能演示.mp4  14.55M
├──02.開發(fā)環(huán)境安裝
| ├──課時(shí)3 開發(fā)環(huán)境安裝（簡(jiǎn)介）.mp4  19.72M
| └──下載必看_20190729_111849.txt  1.83kb
├──03.回歸問題
| ├──課時(shí)10 手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-2.mp4  9.77M
| ├──課時(shí)11 手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-3.mp4  9.42M
| ├──課時(shí)12 手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-4.mp4  11.50M
| ├──課時(shí)13 手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-5.mp4  10.92M
| ├──課時(shí)4 簡(jiǎn)單回歸問題-.mp4  17.36M
| ├──課時(shí)5 簡(jiǎn)單回歸問題-2.mp4  19.30M
| ├──課時(shí)6 回歸問題實(shí)戰(zhàn).mp4  12.77M
| ├──課時(shí)7 分類問題引入-1.mp4  9.47M
| ├──課時(shí)8 分類問題引入-2.mp4  11.47M
| ├──課時(shí)9 手寫數(shù)字識(shí)別初體驗(yàn)-1.mp4  8.74M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──04.PyTorch基礎(chǔ)教程
| ├──課時(shí)14 張量數(shù)據(jù)類型-1.mp4  12.22M
| ├──課時(shí)15 張量數(shù)據(jù)類型-2.mp4  18.54M
| ├──課時(shí)16 創(chuàng)建Tensor-1.mp4  14.08M
| ├──課時(shí)17 創(chuàng)建Tensor-2.mp4  17.98M
| ├──課時(shí)18 索引與切片-1.mp4  16.02M
| ├──課時(shí)19 索引與切片-2.mp4  15.43M
| ├──課時(shí)20 維度變換-1.mp4  10.46M
| ├──課時(shí)21 維度變換-2.mp4  13.33M
| ├──課時(shí)22 維度變換-3.mp4  10.56M
| ├──課時(shí)23 維度變換-4.mp4  15.19M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──05.PyTorch進(jìn)階教程
| ├──課時(shí)24 Broadcasting-1.mp4  11.34M
| ├──課時(shí)25 Broadcasting-2.mp4  15.85M
| ├──課時(shí)26 Broadcasting-3.mp4  7.72M
| ├──課時(shí)27 合并與分割-1.mp4  14.43M
| ├──課時(shí)28 合并與分割-2.mp4  9.80M
| ├──課時(shí)29 數(shù)學(xué)運(yùn)算-1.mp4  10.28M
| ├──課時(shí)30 數(shù)學(xué)運(yùn)算-2.mp4  12.64M
| ├──課時(shí)31 屬性統(tǒng)計(jì)-1.mp4  14.39M
| ├──課時(shí)32 屬性統(tǒng)計(jì)-2.mp4  16.66M
| ├──課時(shí)33 高階操作.mp4  21.37M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──06.隨機(jī)梯度下降
| ├──課時(shí)34 什么是梯度-1.mp4  13.45M
| ├──課時(shí)35 什么是梯度-2.mp4  21.49M
| ├──課時(shí)36 常見函數(shù)的梯度.mp4  8.48M
| ├──課時(shí)37 激活函數(shù)與Loss的梯度-1.mp4  17.30M
| ├──課時(shí)38 激活函數(shù)與Loss的梯度-2.mp4  11.44M
| ├──課時(shí)39 激活函數(shù)與Loss的梯度-3.mp4  8.76M
| ├──課時(shí)40 激活函數(shù)與Loss的梯度-4.mp4  16.76M
| ├──課時(shí)41 感知機(jī)的梯度推導(dǎo)-1.mp4  17.20M
| ├──課時(shí)42 感知機(jī)的梯度推導(dǎo)-2.mp4  17.07M
| ├──課時(shí)43 鏈?zhǔn)椒▌t.mp4  14.63M
| ├──課時(shí)44 反向傳播算法-1.mp4  17.29M
| ├──課時(shí)45 反向傳播算法-2.mp4  9.24M
| ├──課時(shí)46 優(yōu)化問題實(shí)戰(zhàn).mp4  13.38M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──07.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與全連接層
| ├──課時(shí)47 Logistic Regression.mp4  18.22M
| ├──課時(shí)48 交叉熵-1.mp4  12.12M
| ├──課時(shí)49 交叉熵-2.mp4  12.62M
| ├──課時(shí)50 多分類問題實(shí)戰(zhàn).mp4  12.71M
| ├──課時(shí)51 全連接層.mp4  22.33M
| ├──課時(shí)52 激活函數(shù)與GPU加速.mp4  15.35M
| ├──課時(shí)53 MNIST測(cè)試實(shí)戰(zhàn).mp4  16.97M
| ├──課時(shí)54 Visdom可視化.mp4  19.63M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──08.過擬合
| ├──課時(shí)55 過擬合與欠擬合.mp4  17.75M
| ├──課時(shí)56 交叉驗(yàn)證-1.mp4  15.89M
| ├──課時(shí)57 交叉驗(yàn)證-2.mp4  11.72M
| ├──課時(shí)58 Regularization.mp4  15.00M
| ├──課時(shí)59 動(dòng)量與學(xué)習(xí)率衰減.mp4  18.73M
| ├──課時(shí)60 Early stopping, dropout等.mp4  18.91M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──09.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
| ├──課時(shí)61 什么是卷積-1.mp4  21.37M
| ├──課時(shí)62 什么是卷積-2.mp4  14.94M
| ├──課時(shí)63 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-1.mp4  15.02M
| ├──課時(shí)64 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-2.mp4  20.37M
| ├──課時(shí)65 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-3.mp4  11.92M
| ├──課時(shí)66 池化層與采樣.mp4  13.71M
| ├──課時(shí)67 BatchNorm-1.mp4  12.68M
| ├──課時(shí)68 BatchNorm-2.mp4  17.87M
| ├──課時(shí)69 經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò) LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp4  15.77M
| ├──課時(shí)70 經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò) LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp4  13.21M
| ├──課時(shí)71 ResNet與DenseNet-1.mp4  16.58M
| ├──課時(shí)72 ResNet與DenseNet-2.mp4  14.44M
| ├──課時(shí)73 nn.Module模塊-1.mp4  14.80M
| ├──課時(shí)74 nn.Module模塊-2.mp4  11.62M
| ├──課時(shí)75 數(shù)據(jù)增強(qiáng).mp4  17.50M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──10.CIFAR10與ResNet實(shí)戰(zhàn)
| ├──課時(shí)76 CIFAR10數(shù)據(jù)集介紹.mp4  16.57M
| ├──課時(shí)77 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)-1.mp4  15.08M
| ├──課時(shí)78 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)-2.mp4  15.46M
| ├──課時(shí)79 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練.mp4  16.96M
| ├──課時(shí)80 ResNet實(shí)戰(zhàn)-1.mp4  16.36M
| ├──課時(shí)81 ResNet實(shí)戰(zhàn)-2.mp4  15.58M
| ├──課時(shí)82 ResNet實(shí)戰(zhàn)-3.mp4  11.79M
| ├──課時(shí)83 ResNet實(shí)戰(zhàn)-4.mp4  14.43M
| ├──課時(shí)84 實(shí)戰(zhàn)小結(jié).mp4  19.56M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──11.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN&LSTM
| ├──課時(shí)85 時(shí)間序列表示方法.mp4  19.48M
| ├──課時(shí)86 RNN原理-1.mp4  12.03M
| ├──課時(shí)87 RNN原理-.mp4  12.36M
| ├──課時(shí)88 RNN Layer使用-1.mp4  12.64M
| ├──課時(shí)89 RNN Layer使用-2.mp4  11.64M
| ├──課時(shí)90 時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn).mp4  18.84M
| ├──課時(shí)91 梯度彌散與梯度爆炸.mp4  18.38M
| ├──課時(shí)92 LSTM原理-.mp4  11.93M
| ├──課時(shí)93 LSTM原理-2.mp4  15.25M
| ├──課時(shí)94 LSTM Layer使用.mp4  11.35M
| ├──課時(shí)95 情感分類問題實(shí)戰(zhàn).mp4  23.38M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──12.遷移學(xué)習(xí)-實(shí)戰(zhàn)寶可夢(mèng)精靈
| ├──課時(shí)100 自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-3.mp4  16.60M
| ├──課時(shí)101 自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-4.mp4  15.09M
| ├──課時(shí)102 自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-5.mp4  20.97M
| ├──課時(shí)103 自定義網(wǎng)絡(luò).mp4  14.53M
| ├──課時(shí)104 自定義網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與測(cè)試.mp4  11.51M
| ├──課時(shí)105 自定義網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn).mp4  54.50M
| ├──課時(shí)106 遷移學(xué)習(xí).mp4  7.74M
| ├──課時(shí)107 遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn).mp4  15.81M
| ├──課時(shí)96 Pokemon數(shù)據(jù)集.mp4  47.89M
| ├──課時(shí)97 數(shù)據(jù)預(yù)處理.mp4  17.77M
| ├──課時(shí)98 自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-1.mp4  31.82M
| ├──課時(shí)99 自定義數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)-2.mp4  14.07M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──13.自編碼器Auto-Encoders
| ├──課時(shí)108 無監(jiān)督學(xué)習(xí).mp4  58.49M
| ├──課時(shí)109 Auto-Encoder原理.mp4  17.35M
| ├──課時(shí)110 Auto-Encoder變種.mp4  13.97M
| ├──課時(shí)111 Adversarial Auto-Encoder.mp4  13.15M
| ├──課時(shí)112 變分Auto-Encoder引入.mp4  65.24M
| ├──課時(shí)113 Reparameterization trick.mp4  12.81M
| ├──課時(shí)114 變分自編碼器VAE.mp4  17.74M
| ├──課時(shí)115 Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-1.mp4  15.98M
| ├──課時(shí)116 Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-2.mp4  43.17M
| ├──課時(shí)117 變分Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-1.mp4  27.67M
| ├──課時(shí)118 變分Auto-Encoder實(shí)戰(zhàn)-2.mp4  39.49M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──14.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)GAN
| ├──課時(shí)119 數(shù)據(jù)的分布.mp4  12.38M
| ├──課時(shí)120 畫家的成長(zhǎng)歷程.mp4  19.81M
| ├──課時(shí)121 GAN原理.mp4  18.09M
| ├──課時(shí)122 納什均衡-D.mp4  13.87M
| ├──課時(shí)123 納什均衡-G.mp4  31.64M
| ├──課時(shí)124 JS散度的缺陷.mp4  34.46M
| ├──課時(shí)125 EM距離.mp4  12.58M
| ├──課時(shí)126 WGAN與WGAN-GP.mp4  22.31M
| ├──課時(shí)127 GAN實(shí)戰(zhàn)-GD實(shí)現(xiàn).mp4  21.25M
| ├──課時(shí)128 GAN實(shí)戰(zhàn)-網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練.mp4  24.35M
| ├──課時(shí)129 GAN實(shí)戰(zhàn)-網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練魯棒性.mp4  14.66M
| ├──課時(shí)130 WGAN-GP實(shí)戰(zhàn).mp4  26.27M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──15.【選看】Ubuntu開發(fā)環(huán)境安裝
| ├──課時(shí)131 Ubuntu系統(tǒng)安裝.mp4  15.67M
| ├──課時(shí)132 Anaconda安裝.mp4  22.05M
| ├──課時(shí)133 CUDA 10安裝.mp4  22.28M
| ├──課時(shí)134 環(huán)境變量配置.mp4  20.04M
| ├──課時(shí)135 cudnn安裝.mp4  16.91M
| ├──課時(shí)136 PyCharm安裝與配置.mp4  19.55M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──16.【選看】人工智能發(fā)展簡(jiǎn)史
| ├──課時(shí)137 生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu).mp4  5.58M
| ├──課時(shí)138 感知機(jī)的提出.mp4  12.78M
| ├──課時(shí)139 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).mp4  15.62M
| ├──課時(shí)140 CNN和LSTM的發(fā)明.mp4  17.93M
| ├──課時(shí)141 人工智能的低潮.mp4  13.34M
| ├──課時(shí)142 深度學(xué)習(xí)的誕生.mp4  14.59M
| ├──課時(shí)143 深度學(xué)習(xí)的繁榮.mp4  28.73M
| └──下載必看.txt  1.83kb
├──17.【選看】Numpy實(shí)戰(zhàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
| ├──課時(shí)144 權(quán)值的表示.mp4  14.11M
| ├──課時(shí)145 多層感知機(jī)的實(shí)現(xiàn).mp4  13.30M
| ├──課時(shí)146 多層感知機(jī)前向傳播.mp4  13.85M
| ├──課時(shí)147 多層感知機(jī)反向傳播.mp4  13.87M
| ├──課時(shí)148 多層感知機(jī)反向傳播-2.mp4  13.20M
| ├──課時(shí)149 多層感知機(jī)反向傳播-3.mp4  13.26M
| ├──課時(shí)150 多層感知機(jī)的訓(xùn)練.mp4  15.21M
| ├──課時(shí)151 多層感知機(jī)的測(cè)試.mp4  18.05M
| └──課時(shí)152 實(shí)戰(zhàn)小結(jié).mp4  11.27M

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toum120 · 發(fā)表于 2023-7-14 04:48:49

感謝分享

yinyehai · 發(fā)表于 2023-7-14 09:08:40

我發(fā)現(xiàn)我一天也離不開資源共享吧了！

wwja8789 · 發(fā)表于 2023-7-14 09:16:41

祝資源共享吧越來越火！

魚丸 · 發(fā)表于 2023-7-14 10:36:18

一直很想學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)

woshuoxiang · 發(fā)表于 2023-7-14 12:21:46

感謝分享

1115454671 · 發(fā)表于 2023-7-14 17:57:26

期待，幺幺取其

qq396007940 · 發(fā)表于 2023-7-15 08:48:23

dengerlong · 發(fā)表于 2023-7-15 16:39:34

eeeeeeeeeeeeeeee

verse · 發(fā)表于 2023-7-16 09:05:44

祝資源共享吧越來越火！

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