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CSDN学院:深度学习与PyTorch入门实战教程 全套下载
CSDN学院:深度学习与PyTorch入门实战教程 全套下载摘要:

课程简介亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造,资深研究员龙龙老师主讲,帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。【莫烦老师】权威推荐:在教学中,龙龙老师以简短高效的方式,从深度学习的多个角度向我们展开了论述,非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。...

总字数:4115

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    课程简介

    亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造,资深研究员龙龙老师主讲,帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。

    【莫烦老师】权威推荐:在教学中,龙龙老师以简短高效的方式,从深度学习的多个角度向我们展开了论述,非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
    【PyTorch中文网】:讲解简单易懂、由浅入深,是一门值得推荐的课程。


    课程特色:

    1、通俗易懂,快速入门
    对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解,学员不需要任何机器学习基础,只需要写过代码即可轻松上手。
    2. 实用主导,简单高效
    使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战,比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%,而且PyTorch是业界最灵活,最受好评的框架。
    3. 案例为师,实战护航
    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。
    4. 持续更新,永久有效
    一次购买,永久有效。深度学习课程会持续更新下去,内容和学术界最前沿算法保持同步。


    深度学习与PyTorch入门实战教程.jpg CSDN学院:深度学习与PyTorch入门实战教程 全套下载 程序开发

    深度学习 Pytorch [3.7G]
    ┣━━1.深度学习框架介绍 [48.7M]
    ┃ ┗━━1.lesson1-PyTorch介绍.mp4 [48.7M]
    ┣━━2.开发环境准备 [54.5M]
    ┃ ┗━━2.lesson2-开发环境准备.mp4 [54.5M]
    ┣━━3.初见深度学习 [208.6M]
    ┃ ┣━━3.lesson3-初探Linear Regression案例-1.mp4 [71.9M]
    ┃ ┣━━4.lesson3-初探Linear Regression案例-2.mp4 [43.1M]
    ┃ ┣━━5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例.mp4 [35.7M]
    ┃ ┣━━6.lesson5 -手写数字问题引入1.mp4 [36.7M]
    ┃ ┗━━7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp4 [21M]
    ┣━━4.Pytorch张量操作 [426.4M]
    ┃ ┣━━8.lesson6 基本数据类型1.mp4 [54.4M]
    ┃ ┣━━9.lesson6 基本数据类型2.mp4 [28.2M]
    ┃ ┣━━10.lesson7 创建Tensor 1.mp4 [51.6M]
    ┃ ┣━━11.lesson7 创建Tensor 2.mp4 [44.3M]
    ┃ ┣━━12.lesson8 索引与切片1.mp4 [47.2M]
    ┃ ┣━━13.lesson8 索引与切片2.mp4 [45.4M]
    ┃ ┣━━14.lesson9 维度变换1.mp4 [33.1M]
    ┃ ┣━━15.lesson9 维度变换2.mp4 [40.7M]
    ┃ ┣━━16.lesson9 维度变换3.mp4 [40.8M]
    ┃ ┗━━17.lesson9 维度变换4.mp4 [40.8M]
    ┣━━5.张量高阶操作 [405.3M]
    ┃ ┣━━18.lesson10 Broatcasting 1.mp4 [57.9M]
    ┃ ┣━━19.lesson10 Broatcasting 2.mp4 [46.2M]
    ┃ ┣━━20.lesson11 合并与切割1.mp4 [46.8M]
    ┃ ┣━━21.lesson11 合并与切割2.mp4 [30.8M]
    ┃ ┣━━22.lesson12 基本运算.mp4 [67.1M]
    ┃ ┣━━23.lesson13 数据统计1.mp4 [39.9M]
    ┃ ┣━━24.lesson13 数据统计2.mp4 [54.7M]
    ┃ ┗━━25.lesson14 高阶OP.mp4 [61.9M]
    ┣━━6.随机梯度下降 [286.1M]
    ┃ ┣━━26.lesson16 什么是梯度1.mp4 [69.2M]
    ┃ ┣━━27.lesson16 什么是梯度2.mp4 [43.3M]
    ┃ ┣━━28.lesson17 常见梯度.mp4 [18.4M]
    ┃ ┣━━29.lesson18 激活函数及其梯度1.mp4 [45.5M]
    ┃ ┣━━30.lesson18 激活函数及其梯度2.mp4 [44.4M]
    ┃ ┗━━31.lesson18 激活函数及其梯度3.mp4 [65.3M]
    ┣━━7.感知机梯度传播推导 [258.3M]
    ┃ ┣━━32.lesson19 单一输出感知机1.mp4 [47.4M]
    ┃ ┣━━33.lesson19 多输出Loss层2.mp4 [49.7M]
    ┃ ┣━━34.lesson20 链式法则.mp4 [39.9M]
    ┃ ┣━━35.lesson21 反向传播.mp4 [82M]
    ┃ ┗━━36.lesson22 优化小实例.mp4 [39.2M]
    ┣━━8.多层感知机与分类器 [353.9M]
    ┃ ┣━━37.lesson24 Logistic Regression.mp4 [47.8M]
    ┃ ┣━━38.lesson25 交叉熵.mp4 [72.8M]
    ┃ ┣━━39.lesson26 多分类实战.mp4 [35M]
    ┃ ┣━━40.lesson27 全连接层.mp4 [52.1M]
    ┃ ┣━━41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4 [39.6M]
    ┃ ┣━━42.lesson29 测试.mp4 [53.8M]
    ┃ ┗━━43.lesson30-Visdom可视化.mp4 [52.8M]
    ┣━━9.过拟合 [262.5M]
    ┃ ┣━━44.lesson31-过拟合与欠拟合.mp4 [42.5M]
    ┃ ┣━━45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1.mp4 [45.9M]
    ┃ ┣━━46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2.mp4 [32.3M]
    ┃ ┣━━47.lesson33-regularization.mp4 [39M]
    ┃ ┣━━48.lesson34-动量与lr衰减.mp4 [51.5M]
    ┃ ┗━━49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp4 [51.2M]
    ┣━━10.卷积神经网络CNN [678.5M]
    ┃ ┣━━50.lesson37-什么是卷积-1.mp4 [62.8M]
    ┃ ┣━━51.lesson37-什么是卷积-2.mp4 [39.6M]
    ┃ ┣━━52.lesson38-卷积神经网络-1.mp4 [41.4M]
    ┃ ┣━━53.lesson38-卷积神经网络-2.mp4 [62.9M]
    ┃ ┣━━54.lesson38-卷积神经网络-3.mp4 [35.5M]
    ┃ ┣━━55.lesson39-Pooling&upsample.mp4 [34.1M]
    ┃ ┣━━56.lesson40-BatchNorm-1.mp4 [41.4M]
    ┃ ┣━━57.lesson40-BatchNorm-2.mp4 [51.3M]
    ┃ ┣━━58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4 [49.3M]
    ┃ ┣━━59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp4 [40.4M]
    ┃ ┣━━60.lesson42-ResNet,DenseNet-1.mp4 [53.2M]
    ┃ ┣━━61.lesson42-ResNet, DenseNet-2.mp4 [43.6M]
    ┃ ┣━━62.lesson43-nn.Module-1.mp4 [45M]
    ┃ ┣━━63.lesson43-nn.Module-2.mp4 [31.4M]
    ┃ ┗━━64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp4 [46.8M]
    ┣━━11.CIFAR10与ResNet实战 [0B]
    ┣━━12.循环神经网络RNN&LSTM [465M]
    ┃ ┣━━65.lesson46-时间序列表示.mp4 [53.5M]
    ┃ ┣━━66.lesson47-RNN原理-1.mp4 [28.4M]
    ┃ ┣━━67.lesson47-RNN原理-2.mp4 [34.9M]
    ┃ ┣━━68.lesson48-RNN Layer使用-1.mp4 [34.2M]
    ┃ ┣━━69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp4 [29.9M]
    ┃ ┣━━70.lesson49-时间序列预测.mp4 [53.3M]
    ┃ ┣━━71.lesson50-RNN训练难题.mp4 [55M]
    ┃ ┣━━72.lesson51-LSTM原理-1.mp4 [33M]
    ┃ ┣━━73.lesson51-LSTM原理-2.mp4 [45.7M]
    ┃ ┣━━74.lesson52-LSTM Layer使用.mp4 [28.4M]
    ┃ ┗━━75.lesson53-情感分类实战.mp4 [68.6M]
    ┗━━13.对抗生成网络GAN [316.2M]
    ┣━━76.lesson54-数据分布.mp4 [17.4M]
    ┣━━77.lesson55-画家的成长历程.mp4 [28.9M]
    ┣━━78.lesson56-GAN发展.mp4 [23M]
    ┣━━79.lesson57-纳什均衡-D.mp4 [20.4M]
    ┣━━80.lesson58-纳什均衡-G.mp4 [36.6M]
    ┣━━81.lesson59-JS散度的弊端.mp4 [36.8M]
    ┣━━82.lesson60-EM距离.mp4 [17.2M]
    ┣━━83.lesson61-WGAN与WGAN-GP.mp4 [28.8M]
    ┣━━84.lesson62-G和D实现.mp4 [17.3M]
    ┣━━85.lesson63-GAN实战.mp4 [33.3M]
    ┣━━86.lesson64-GAN训练不稳定.mp4 [20.2M]
    ┗━━87.lesson65-WGAN-GP实战.mp4 [36.3M]

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