Python：深度学习与PyTorch入门实战教程-小K网

站长专用 发表于 2021-9-4 14:38:17

Python：深度学习与PyTorch入门实战教程

Name  :Python.深度学习与PyTorch入门实战教程 
Size ：3.7G 
目录：/深度学习 Pytorch 
      ┣━━1.深度学习框架介绍 
      ┃    ┗━━1.lesson1-PyTorch介绍.mp4 
      ┣━━2.开发环境准备 
      ┃    ┗━━2.lesson2-开发环境准备.mp4 
      ┣━━3.初见深度学习 
      ┃    ┣━━3.lesson3-初探Linear Regression案例-1.mp4 
      ┃    ┣━━4.lesson3-初探Linear Regression案例-2.mp4 
      ┃    ┣━━5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例.mp4 
      ┃    ┣━━6.lesson5 -手写数字问题引入1.mp4 
      ┃    ┗━━7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp4 
      ┣━━4.Pytorch张量操作 
      ┃    ┣━━8.lesson6 基本数据类型1.mp4 
      ┃    ┣━━9.lesson6 基本数据类型2.mp4 
      ┃    ┣━━10.lesson7 创建Tensor 1.mp4 
      ┃    ┣━━11.lesson7 创建Tensor 2.mp4 
      ┃    ┣━━12.lesson8 索引与切片1.mp4 
      ┃    ┣━━13.lesson8 索引与切片2.mp4 
      ┃    ┣━━14.lesson9 维度变换1.mp4 
      ┃    ┣━━15.lesson9 维度变换2.mp4 
      ┃    ┣━━16.lesson9 维度变换3.mp4 
      ┃    ┗━━17.lesson9 维度变换4.mp4 
      ┣━━5.张量高阶操作 
      ┃    ┣━━18.lesson10 Broatcasting 1.mp4 
      ┃    ┣━━19.lesson10 Broatcasting 2.mp4 
      ┃    ┣━━20.lesson11 合并与切割1.mp4 
      ┃    ┣━━21.lesson11 合并与切割2.mp4 
      ┃    ┣━━22.lesson12 基本运算.mp4 
      ┃    ┣━━23.lesson13 数据统计1.mp4 
      ┃    ┣━━24.lesson13 数据统计2.mp4 
      ┃    ┗━━25.lesson14 高阶OP.mp4 
      ┣━━6.随机梯度下降 
      ┃    ┣━━26.lesson16 什么是梯度1.mp4 
      ┃    ┣━━27.lesson16 什么是梯度2.mp4 
      ┃    ┣━━28.lesson17 常见梯度.mp4 
      ┃    ┣━━29.lesson18 激活函数及其梯度1.mp4 
      ┃    ┣━━30.lesson18 激活函数及其梯度2.mp4 
      ┃    ┗━━31.lesson18 激活函数及其梯度3.mp4 
      ┣━━7.感知机梯度传播推导 
      ┃    ┣━━32.lesson19 单一输出感知机1.mp4 
      ┃    ┣━━33.lesson19 多输出Loss层2.mp4 
      ┃    ┣━━34.lesson20 链式法则.mp4 
      ┃    ┣━━35.lesson21 反向传播.mp4 
      ┃    ┗━━36.lesson22 优化小实例.mp4 
      ┣━━8.多层感知机与分类器 
      ┃    ┣━━37.lesson24 Logistic Regression.mp4 
      ┃    ┣━━38.lesson25 交叉熵.mp4 
      ┃    ┣━━39.lesson26 多分类实战.mp4 
      ┃    ┣━━40.lesson27 全连接层.mp4 
      ┃    ┣━━41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4 
      ┃    ┣━━42.lesson29 测试.mp4 
      ┃    ┗━━43.lesson30-Visdom可视化.mp4 
      ┣━━9.过拟合 
      ┃    ┣━━44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4 
      ┃    ┣━━45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1.mp4 
      ┃    ┣━━46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2.mp4 
      ┃    ┣━━47.lesson33-regularization.mp4 
      ┃    ┣━━48.lesson34-动量与lr衰减.mp4 
      ┃    ┗━━49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp4 
      ┣━━10.卷积神经网络CNN 
      ┃    ┣━━50.lesson37-什么是卷积-1.mp4 
      ┃    ┣━━51.lesson37-什么是卷积-2.mp4 
      ┃    ┣━━52.lesson38-卷积神经网络-1.mp4 
      ┃    ┣━━53.lesson38-卷积神经网络-2.mp4 
      ┃    ┣━━54.lesson38-卷积神经网络-3.mp4 
      ┃    ┣━━55.lesson39-Pooling&upsample.mp4 
      ┃    ┣━━56.lesson40-BatchNorm-1.mp4 
      ┃    ┣━━57.lesson40-BatchNorm-2.mp4 
      ┃    ┣━━58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4 
      ┃    ┣━━59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4 
      ┃    ┣━━60.lesson42-ResNet，DenseNet-1.mp4 
      ┃    ┣━━61.lesson42-ResNet, DenseNet-2.mp4 
      ┃    ┣━━62.lesson43-nn.Module-1.mp4 
      ┃    ┣━━63.lesson43-nn.Module-2.mp4 
      ┃    ┗━━64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp4 
      ┣━━11.CIFAR10与ResNet实战 
      ┣━━12.循环神经网络RNN&LSTM 
      ┃    ┣━━65.lesson46-时间序列表示.mp4 
      ┃    ┣━━66.lesson47-RNN原理-1.mp4 
      ┃    ┣━━67.lesson47-RNN原理-2.mp4 
      ┃    ┣━━68.lesson48-RNN Layer使用-1.mp4 
      ┃    ┣━━69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp4 
      ┃    ┣━━70.lesson49-时间序列预测.mp4 
      ┃    ┣━━71.lesson50-RNN训练难题.mp4 
      ┃    ┣━━72.lesson51-LSTM原理-1.mp4 
      ┃    ┣━━73.lesson51-LSTM原理-2.mp4 
      ┃    ┣━━74.lesson52-LSTM Layer使用.mp4 
      ┃    ┗━━75.lesson53-情感分类实战.mp4 
      ┗━━13.对抗生成网络GAN 
            ┣━━76.lesson54-数据分布.mp4 
            ┣━━77.lesson55-画家的成长历程.mp4 
            ┣━━78.lesson56-GAN发展.mp4 
            ┣━━79.lesson57-纳什均衡-D.mp4 
            ┣━━80.lesson58-纳什均衡-G.mp4 
            ┣━━81.lesson59-JS散度的弊端.mp4 
            ┣━━82.lesson60-EM距离.mp4 
            ┣━━83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4 
            ┣━━84.lesson62-G和D实现.mp4 
            ┣━━85.lesson63-GAN实战.mp4 
            ┣━━86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4 
            ┗━━87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4 
 
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