深度学习与PyTorch入门实战教程

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PyTorch是深度学习的主流框架之一,新手入门相对容易。
课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合,结合多个不同的CV与NLP实战项目,
帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法,带大家较平稳地入门深度学习领域。
目录
目录:/深度学习 Pytorch [3.7G]

  1. ┣━━1.深度学习框架介绍 [48.7M]
  2. ┃ ┗━━1.lesson1-PyTorch介绍.mp4 [48.7M]
  3. ┣━━2.开发环境准备 [54.5M]
  4. ┃ ┗━━2.lesson2-开发环境准备.mp4 [54.5M]
  5. ┣━━3.初见深度学习 [208.6M]
  6. ┃ ┣━━3.lesson3-初探Linear Regression案例-1.mp4 [71.9M]
  7. ┃ ┣━━4.lesson3-初探Linear Regression案例-2.mp4 [43.1M]
  8. ┃ ┣━━5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例.mp4 [35.7M]
  9. ┃ ┣━━6.lesson5 -手写数字问题引入1.mp4 [36.7M]
  10. ┃ ┗━━7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp4 [21M]
  11. ┣━━4.Pytorch张量操作 [426.4M]
  12. ┃ ┣━━8.lesson6 基本数据类型1.mp4 [54.4M]
  13. ┃ ┣━━9.lesson6 基本数据类型2.mp4 [28.2M]
  14. ┃ ┣━━10.lesson7 创建Tensor 1.mp4 [51.6M]
  15. ┃ ┣━━11.lesson7 创建Tensor 2.mp4 [44.3M]
  16. ┃ ┣━━12.lesson8 索引与切片1.mp4 [47.2M]
  17. ┃ ┣━━13.lesson8 索引与切片2.mp4 [45.4M]
  18. ┃ ┣━━14.lesson9 维度变换1.mp4 [33.1M]
  19. ┃ ┣━━15.lesson9 维度变换2.mp4 [40.7M]
  20. ┃ ┣━━16.lesson9 维度变换3.mp4 [40.8M]
  21. ┃ ┗━━17.lesson9 维度变换4.mp4 [40.8M]
  22. ┣━━5.张量高阶操作 [405.3M]
  23. ┃ ┣━━18.lesson10 Broatcasting 1.mp4 [57.9M]
  24. ┃ ┣━━19.lesson10 Broatcasting 2.mp4 [46.2M]
  25. ┃ ┣━━20.lesson11 合并与切割1.mp4 [46.8M]
  26. ┃ ┣━━21.lesson11 合并与切割2.mp4 [30.8M]
  27. ┃ ┣━━22.lesson12 基本运算.mp4 [67.1M]
  28. ┃ ┣━━23.lesson13 数据统计1.mp4 [39.9M]
  29. ┃ ┣━━24.lesson13 数据统计2.mp4 [54.7M]
  30. ┃ ┗━━25.lesson14 高阶OP.mp4 [61.9M]
  31. ┣━━6.随机梯度下降 [286.1M]
  32. ┃ ┣━━26.lesson16 什么是梯度1.mp4 [69.2M]
  33. ┃ ┣━━27.lesson16 什么是梯度2.mp4 [43.3M]
  34. ┃ ┣━━28.lesson17 常见梯度.mp4 [18.4M]
  35. ┃ ┣━━29.lesson18 激活函数及其梯度1.mp4 [45.5M]
  36. ┃ ┣━━30.lesson18 激活函数及其梯度2.mp4 [44.4M]
  37. ┃ ┗━━31.lesson18 激活函数及其梯度3.mp4 [65.3M]
  38. ┣━━7.感知机梯度传播推导 [258.3M]
  39. ┃ ┣━━32.lesson19 单一输出感知机1.mp4 [47.4M]
  40. ┃ ┣━━33.lesson19 多输出Loss层2.mp4 [49.7M]
  41. ┃ ┣━━34.lesson20 链式法则.mp4 [39.9M]
  42. ┃ ┣━━35.lesson21 反向传播.mp4 [82M]
  43. ┃ ┗━━36.lesson22 优化小实例.mp4 [39.2M]
  44. ┣━━8.多层感知机与分类器 [353.9M]
  45. ┃ ┣━━37.lesson24 Logistic Regression.mp4 [47.8M]
  46. ┃ ┣━━38.lesson25 交叉熵.mp4 [72.8M]
  47. ┃ ┣━━39.lesson26 多分类实战.mp4 [35M]
  48. ┃ ┣━━40.lesson27 全连接层.mp4 [52.1M]
  49. ┃ ┣━━41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4 [39.6M]
  50. ┃ ┣━━42.lesson29 测试.mp4 [53.8M]
  51. ┃ ┗━━43.lesson30-Visdom可视化.mp4 [52.8M]
  52. ┣━━9.过拟合 [262.5M]
  53. ┃ ┣━━44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4 [42.5M]
  54. ┃ ┣━━45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1.mp4 [45.9M]
  55. ┃ ┣━━46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2.mp4 [32.3M]
  56. ┃ ┣━━47.lesson33-regularization.mp4 [39M]
  57. ┃ ┣━━48.lesson34-动量与lr衰减.mp4 [51.5M]
  58. ┃ ┗━━49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp4 [51.2M]
  59. ┣━━10.卷积神经网络CNN [678.5M]
  60. ┃ ┣━━50.lesson37-什么是卷积-1.mp4 [62.8M]
  61. ┃ ┣━━51.lesson37-什么是卷积-2.mp4 [39.6M]
  62. ┃ ┣━━52.lesson38-卷积神经网络-1.mp4 [41.4M]
  63. ┃ ┣━━53.lesson38-卷积神经网络-2.mp4 [62.9M]
  64. ┃ ┣━━54.lesson38-卷积神经网络-3.mp4 [35.5M]
  65. ┃ ┣━━55.lesson39-Pooling&upsample.mp4 [34.1M]
  66. ┃ ┣━━56.lesson40-BatchNorm-1.mp4 [41.4M]
  67. ┃ ┣━━57.lesson40-BatchNorm-2.mp4 [51.3M]
  68. ┃ ┣━━58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4 [49.3M]
  69. ┃ ┣━━59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4 [40.4M]
  70. ┃ ┣━━60.lesson42-ResNet,DenseNet-1.mp4 [53.2M]
  71. ┃ ┣━━61.lesson42-ResNet, DenseNet-2.mp4 [43.6M]
  72. ┃ ┣━━62.lesson43-nn.Module-1.mp4 [45M]
  73. ┃ ┣━━63.lesson43-nn.Module-2.mp4 [31.4M]
  74. ┃ ┗━━64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp4 [46.8M]
  75. ┣━━11.CIFAR10与ResNet实战 [0B]
  76. ┣━━12.循环神经网络RNN&LSTM [465M]
  77. ┃ ┣━━65.lesson46-时间序列表示.mp4 [53.5M]
  78. ┃ ┣━━66.lesson47-RNN原理-1.mp4 [28.4M]
  79. ┃ ┣━━67.lesson47-RNN原理-2.mp4 [34.9M]
  80. ┃ ┣━━68.lesson48-RNN Layer使用-1.mp4 [34.2M]
  81. ┃ ┣━━69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp4 [29.9M]
  82. ┃ ┣━━70.lesson49-时间序列预测.mp4 [53.3M]
  83. ┃ ┣━━71.lesson50-RNN训练难题.mp4 [55M]
  84. ┃ ┣━━72.lesson51-LSTM原理-1.mp4 [33M]
  85. ┃ ┣━━73.lesson51-LSTM原理-2.mp4 [45.7M]
  86. ┃ ┣━━74.lesson52-LSTM Layer使用.mp4 [28.4M]
  87. ┃ ┗━━75.lesson53-情感分类实战.mp4 [68.6M]
  88. ┗━━13.对抗生成网络GAN [316.2M]
  89. ┣━━76.lesson54-数据分布.mp4 [17.4M]
  90. ┣━━77.lesson55-画家的成长历程.mp4 [28.9M]
  91. ┣━━78.lesson56-GAN发展.mp4 [23M]
  92. ┣━━79.lesson57-纳什均衡-D.mp4 [20.4M]
  93. ┣━━80.lesson58-纳什均衡-G.mp4 [36.6M]
  94. ┣━━81.lesson59-JS散度的弊端.mp4 [36.8M]
  95. ┣━━82.lesson60-EM距离.mp4 [17.2M]
  96. ┣━━83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4 [28.8M]
  97. ┣━━84.lesson62-G和D实现.mp4 [17.3M]
  98. ┣━━85.lesson63-GAN实战.mp4 [33.3M]
  99. ┣━━86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4 [20.2M]
  100. ┗━━87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4 [36.3M]

PyTorch入门

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16 条回复
  1. eric游客

    **该内容仅博主可见**

  2. eric游客

    **该内容仅博主可见**

  3. 小生小生游客

    希望免费

  4. 小生小生游客

    希望免费

  5. jljiu游客

    好家伙,python库,要学秃了

  6. jljiu游客

    好家伙,python库,要学秃了