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[人工智能与深度学习] 深度学习与PyTorch入门实战教程-2019Udemy

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  • TA的每日心情

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    [LV.9]以坛为家II

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    深度学习与PyTorch入门实战教程-2019Udemy
    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
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    回复,希望能够看到视屏。谢谢楼主啦
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    淡定,淡定,淡定……【IT码上发视频学习网】就是这么666!
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