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5积分深度学习与PyTorch入门实战教程3.84GB
9.卷积神经网络CNN496.91MB
课时75 数据增强.mp419.19MB课时74 nn.Module模块-2.mp412.42MB课时73 nn.Module模块-1.mp415.97MB课时72 ResNet与DenseNet-2.mp476.41MB课时71 ResNet与DenseNet-1.mp480.85MB课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp414.31MB课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp417.98MB课时68 BatchNorm-2.mp479.51MB课时67 BatchNorm-1.mp413.76MB课时66 池化层与采样.mp414.99MB课时65 卷积神经网络-3.mp412.68MB课时64 卷积神经网络-2.mp481.52MB课时63 卷积神经网络-1.mp416.15MB课时62 什么是卷积-2.mp418.14MB课时61 什么是卷积-1.mp423.03MB8.过拟合246.3MB
课时60 Early stopping, dropout等.mp420.76MB课时59 动量与学习率衰减.mp477.18MB课时58 Regularization.mp459.69MB课时57 交叉验证-2.mp451.69MB课时56 交叉验证-1.mp417.45MB课时55 过拟合与欠拟合.mp419.54MB7.神经网络与全连接层283.52MB
课时54 Visdom可视化.mp421.15MB课时53 MNIST测试实战.mp418.25MB课时52 激活函数与GPU加速.mp455.97MB课时51 全连接层.mp484.34MB课时50 多分类问题实战.mp413.6MB课时49 交叉熵-2.mp412.79MB课时48 交叉熵-1.mp412.52MB课时47 Logistic Regression.mp464.9MB6.随机梯度下降246.64MB
课时46 优化问题实战.mp465.18MB课时45 反向传播算法-2.mp49.67MB课时44 反向传播算法-1.mp418.12MB课时43 链式法则.mp414.99MB课时42 感知机的梯度推导-2.mp417.71MB课时41 感知机的梯度推导-1.mp417.8MB课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp418.05MB课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp49.39MB课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp411.72MB课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp417.96MB课时36 常见函数的梯度.mp48.66MB课时35 什么是梯度-2.mp423.4MB课时34 什么是梯度-1.mp413.99MB5.PyTorch进阶教程182.07MB
课时33 高阶操作.mp422.88MB课时32 属性统计-2.mp417.47MB课时31 属性统计-1.mp415.46MB课时30 数学运算-2.mp453.06MB课时29 数学运算-1.mp411.18MB课时28 合并与分割-2.mp49.82MB课时27 合并与分割-1.mp415.1MB课时26 Broadcasting-3.mp47.9MB课时25 Broadcasting-2.mp417.38MB课时24 Broadcasting-1.mp411.81MB4.PyTorch基础教程152.45MB
课时23 维度变换-4.mp415.48MB课时22 维度变换-3.mp411.01MB课时21 维度变换-2.mp413.83MB课时20 维度变换-1.mp410.8MB课时19 索引与切片-2.mp416.2MB课时18 索引与切片-1.mp417.25MB课时17 创建Tensor-2.mp418.96MB课时16 创建Tensor-1.mp415.35MB课时15 张量数据类型-2.mp420.19MB课时14 张量数据类型-1.mp413.38MB3.回归问题153.88MB
课时9 手写数字识别初体验-1.mp48.9MB课时8 分类问题引入-2.mp412.71MB课时7 分类问题引入-1.mp434.27MB课时6 回归问题实战.mp413.16MB课时5 简单回归问题-2.mp420.77MB课时4 简单回归问题-.mp423.92MB课时13 手写数字识别初体验-5.mp410.58MB课时12 手写数字识别初体验-4.mp411.01MB课时11 手写数字识别初体验-3.mp49.17MB课时10 手写数字识别初体验-2.mp49.39MB2.开发环境安装20.42MB
课时3 开发环境安装（简介）.mp420.42MB17.【选看】Numpy实战BP神经网络154.03MB
课时152 实战小结.mp412.16MB课时151 多层感知机的测试.mp419.15MB课时150 多层感知机的训练.mp415.98MB课时149 多层感知机反向传播-3.mp413.82MB课时148 多层感知机反向传播-2.mp413.81MB课时147 多层感知机反向传播.mp414.51MB课时146 多层感知机前向传播.mp414.57MB课时145 多层感知机的实现.mp414.03MB课时144 权值的表示.mp435.99MB16.【选看】人工智能发展简史321.37MB
课时143 深度学习的繁荣.mp494.11MB课时142 深度学习的诞生.mp414.61MB课时141 人工智能的低潮.mp459.45MB课时140 CNN和LSTM的发明.mp465.62MB课时139 BP神经网络.mp468.15MB课时138 感知机的提出.mp413.56MB课时137 生物神经元结构.mp45.87MB15.【选看】Ubuntu开发环境安装188.69MB
课时136 PyCharm安装与配置.mp483.2MB课时135 cudnn安装.mp416.76MB课时134 环境变量配置.mp421.85MB课时133 CUDA 10安装.mp424.22MB课时132 Anaconda安装.mp425.76MB课时131 Ubuntu系统安装.mp416.9MB14.对抗生成网络GAN253.16MB
课时130 WGAN-GP实战.mp427.25MB课时129 GAN实战-网络训练鲁棒性.mp415.17MB课时128 GAN实战-网络训练.mp424.35MB课时127 GAN实战-GD实现.mp421.25MB课时126 WGAN与WGAN-GP.mp422.31MB课时125 EM距离.mp412.58MB课时124 JS散度的缺陷.mp434.46MB课时123 纳什均衡-G.mp431.64MB课时122 纳什均衡-D.mp413.87MB课时121 GAN原理.mp418.09MB课时120 画家的成长历程.mp419.81MB课时119 数据的分布.mp412.38MB13.自编码器Auto-Encoders325.05MB
课时118 变分Auto-Encoder实战-2.mp439.49MB课时117 变分Auto-Encoder实战-1.mp427.67MB课时116 Auto-Encoder实战-2.mp443.17MB课时115 Auto-Encoder实战-1.mp415.98MB课时114 变分自编码器VAE.mp417.74MB课时113 Reparameterization trick.mp412.81MB课时112 变分Auto-Encoder引入.mp465.24MB课时111 Adversarial Auto-Encoder.mp413.15MB课时110 Auto-Encoder变种.mp413.97MB课时109 Auto-Encoder原理.mp417.35MB课时108 无监督学习.mp458.49MB12.迁移学习-实战宝可梦精灵289.93MB
课时99 自定义数据集实战-2.mp414.07MB课时98 自定义数据集实战-1.mp431.82MB课时97 数据预处理.mp417.77MB课时96 Pokemon数据集.mp447.89MB课时107 迁移学习实战.mp415.81MB课时106 迁移学习.mp47.74MB课时105 自定义网络实战.mp454.5MB课时104 自定义网络训练与测试.mp433.43MB课时103 自定义网络.mp414.66MB课时102 自定义数据集实战-5.mp421.1MB课时101 自定义数据集实战-4.mp414.87MB课时100 自定义数据集实战-3.mp416.26MB11.循环神经网络RNN&LSTM363.05MB
课时95 情感分类问题实战.mp4117.38MB课时94 LSTM Layer使用.mp442.54MB课时93 LSTM原理-2.mp416.15MB课时92 LSTM原理-.mp441.29MB课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp420.19MB课时90 时间序列预测实战.mp420.18MB课时89 RNN Layer使用-2.mp412.67MB课时88 RNN Layer使用-1.mp413.86MB课时87 RNN原理-.mp444.52MB课时86 RNN原理-1.mp413.21MB课时85 时间序列表示方法.mp421.05MB10.CIFAR10与ResNet实战225.29MB
课时84 实战小结.mp446.86MB课时83 ResNet实战-4.mp414.44MB课时82 ResNet实战-3.mp430.74MB课时81 ResNet实战-2.mp438.02MB课时80 ResNet实战-1.mp416.1MB课时79 卷积神经网络训练.mp416.43MB课时78 卷积神经网络实战-2.mp416.12MB课时77 卷积神经网络实战-1.mp429.58MB课时76 CIFAR10数据集介绍.mp417MB1.深度学习初见26.78MB
课时2 PyTorch功能演示.mp414.9MB课时1 深度学习框架简介.mp411.88MB
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