深度学习与PyTorch入门实战教程-2019Udemy

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深度学习与PyTorch入门实战教程-2019Udemy

〖课程介绍〗:
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。
〖课程目录〗:

├─01 介绍
│      001 -PPT-Github-.txt
│      001 Pytorch-Tutorial-q.zip
│      001 深度学习框架介绍.mp4
│      002 开发环境安装.mp4
│      
├─02 深度学习初见
│      003 线性回归-1.mp4
│      004 线性回归-2.mp4
│      005 线性回归问题实战.mp4
│      006 手写数字问题引入-1.mp4
│      007 手写数字问题引入-2.mp4
│      
├─03 基础张量操作
│      008 数据类型-1.mp4
│      009 数据类型-2.mp4
│      010 创建Tensor-1.mp4
│      011 创建Tensor-2.mp4
│      012 索引与切片-1.mp4
│      013 索引与切片-2.mp4
│      014 维度变换-1.mp4
│      015 维度变换-2.mp4
│      016 维度变换-3.mp4
│      017 维度变换-4.mp4
│      018 Broadcasting-1.mp4
│      019 Broadcasting-2.mp4
│      020 合并与分割-1.mp4
│      021 合并与分割-2.mp4
│      022 数学运算.mp4
│      023 属性统计-1.mp4
│      024 属性统计-2.mp4
│      025 高阶操作.mp4
│      
├─04 随机梯度下降
│      026 什么是梯度-1.mp4
│      027 什么是梯度-2.mp4
│      028 常见函数的梯度.mp4
│      029 激活函数与Loss的梯度-1.mp4
│      030 激活函数与Loss的梯度-2.mp4
│      031 激活函数与Loss的梯度-3.mp4
│      032 感知机的梯度推导-1.mp4
│      033 感知机的梯度推导-2.mp4
│      034 链式法则.mp4
│      035 MLP反向传播梯度推导.mp4
│      036 函数极小值优化实战.mp4
│      
├─05 神经网络与全连接层
│      037 Logistic Regression.mp4
│      038 交叉熵.mp4
│      039 多分类问题实战.mp4
│      040 全连接层.mp4
│      041 激活函数与GPU加速.mp4
│      042 测试方法.mp4
│      043 可视化.mp4
│      
├─06 过拟合
│      044 过拟合与欠拟合.mp4
│      045 交叉验证-1.mp4
│      046 交叉验证-2.mp4
│      047 Regularization.mp4
│      048 动量与学习率.mp4
│      049 Dropout, early Stopping.mp4
│      
├─07 卷积神经网络
│      050 什么是卷积-1.mp4
│      051 什么是卷积-2.mp4
│      052 卷积层-1.mp4
│      053 卷积层-2.mp4
│      054 卷积层-3.mp4
│      055 池化与采样.mp4
│      056 BatchNorm-1.mp4
│      057 BatchNorm-2.mp4
│      058 经典卷积神经网络-1.mp4
│      059 经典卷积神经网络-2.mp4
│      060 ResNet-1.mp4
│      061 ResNet-2.mp4
│      062 nn.Module模块-1.mp4
│      063 nn.Module模块-2.mp4
│      064 Data Argumentation.mp4
│      
├─08 CIFAR与ResNet卷积神经网络实战
│      065 CIFAR10数据集介绍.mp4
│      066 卷积神经网络实现-1.mp4
│      067 卷积神经网络实现-2.mp4
│      068 网络的训练.mp4
│      069 网络的测试.mp4
│      070 ResNet18网络.mp4
│      071 ResNet实战.mp4
│      072 实战小结.mp4
│      
├─09 循环神经网络
│      073 序列表示方法.mp4
│      074 RNN层原理-1.mp4
│      075 RNN层原理-2.mp4
│      076 RNN层使用方法-1.mp4
│      077 RNN层使用方法-2.mp4
│      078 时间序列预测实战.mp4
│      079 梯度弥散与梯度爆炸.mp4
│      080 LSTM原理-1.mp4
│      081 LSTM原理-2.mp4
│      082 LSTM层使用方法.mp4
│      083 情感分类问题实战.mp4
│      
└─10 对抗生成网络
        084 数据的分布.mp4
        085 画家的成长历程.mp4
        086 对抗生成网络.mp4
        087 纳什均衡-1.mp4
        088 纳什均衡-2.mp4
        089 GAN训练难题.mp4
        090 引入EM距离.mp4
        091 WGAN-GP原理.mp4
        092 GAN实战-1.mp4
        093 GAN实战-2.mp4
        094 WGAN实战-1.mp4
        095 WGAN实战-2.mp4        

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