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人工智能深度学习框架PyTorch入门实战

作者: 63源码官方 时间: 2019-09-05 分类: 人工智能 [本文百度未收录]

人工智能深度学习框架PyTorch入门实战

PyTorch是业界最灵活,最受好评的框架。本套课程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。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。


课程大纲:


├─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

│      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

│      8.lesson6 基本数据类型1.mp4

│      9.lesson6 基本数据类型2.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.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

│      

└─12.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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