01.2019年深度学习与Pytorch入门到实战（附源码、讲义）152课

|-电子书

|--花书-中文版.pdf-文件大小:30.77 MB

|--花书-深度学习-Eng.pdf-文件大小:15.91 MB

|-9.卷积神经网络CNN

|--75.数据增强.vep-文件大小:19.19 MB

|--74.nn.Module模块-2.vep-文件大小:12.42 MB

|--73.nn.Module模块-1.vep-文件大小:15.97 MB

|--72.ResNet与DenseNet-2.vep-文件大小:76.41 MB

|--71.ResNet与DenseNet-1.vep-文件大小:80.85 MB

|--70.经典卷积网络.LeNet5,AlexNet,.VGG,.GoogLeNet-2.vep-文件大小:14.31 MB

|--69.经典卷积网络.LeNet5,AlexNet,.VGG,.GoogLeNet-1.vep-文件大小:17.99 MB

|--68.BatchNorm-2.vep-文件大小:79.51 MB

|--67.BatchNorm-1.vep-文件大小:13.76 MB

|--66.池化层与采样.vep-文件大小:14.99 MB

|--65.卷积神经网络-3.vep-文件大小:12.68 MB

|--64.卷积神经网络-2.vep-文件大小:81.52 MB

|--63.卷积神经网络-1.vep-文件大小:16.15 MB

|--62.什么是卷积-2.vep-文件大小:18.14 MB

|--61.什么是卷积-1.vep-文件大小:23.03 MB

|-8.过拟合

|--60.Early.stopping,.dropout等.vep-文件大小:20.76 MB

|--59.动量与学习率衰减.vep-文件大小:77.18 MB

|--58.Regularization.vep-文件大小:59.69 MB

|--57.交叉验证-2.vep-文件大小:51.69 MB

|--56.交叉验证-1.vep-文件大小:17.45 MB

|--55.过拟合与欠拟合.vep-文件大小:19.54 MB

|-7.神经网络与全连接层

|--54.Visdom可视化.vep-文件大小:21.15 MB

|--53.MNIST测试实战.vep-文件大小:18.25 MB

|--52.激活函数与GPU加速.vep-文件大小:55.97 MB

|--51.全连接层.vep-文件大小:84.34 MB

|--50.多分类问题实战.vep-文件大小:13.60 MB

|--49.交叉熵-2.vep-文件大小:12.79 MB

|--48.交叉熵-1.vep-文件大小:12.52 MB

|--47.Logistic.Regression.vep-文件大小:64.90 MB

|-6.随机梯度下降

|--46.优化问题实战.vep-文件大小:65.18 MB

|--45.反向传播算法-2.vep-文件大小:9.67 MB

|--44.反向传播算法-1.vep-文件大小:18.12 MB

|--43.链式法则.vep-文件大小:14.99 MB

|--42.感知机的梯度推导-2.vep-文件大小:17.71 MB

|--41.感知机的梯度推导-1.vep-文件大小:17.80 MB

|--40.激活函数与Loss的梯度-4.vep-文件大小:18.05 MB

|--39.激活函数与Loss的梯度-3.vep-文件大小:9.39 MB

|--38.激活函数与Loss的梯度-2.vep-文件大小:11.72 MB

|--37.激活函数与Loss的梯度-1.vep-文件大小:17.96 MB

|--36.常见函数的梯度.vep-文件大小:8.66 MB

|--35.什么是梯度-2.vep-文件大小:23.40 MB

|--34.什么是梯度-1.vep-文件大小:13.99 MB

|-5.PyTorch进阶教程

|--33.高阶操作.vep-文件大小:22.88 MB

|--32.属性统计-2.vep-文件大小:17.47 MB

|--31.属性统计-1.vep-文件大小:15.47 MB

|--30.数学运算-2.vep-文件大小:53.06 MB

|--29.数学运算-1.vep-文件大小:11.18 MB

|--28.合并与分割-2.vep-文件大小:9.82 MB

|--27.合并与分割-1.vep-文件大小:15.10 MB

|--26.Broadcasting-3.vep-文件大小:7.90 MB

|--25.Broadcasting-2.vep-文件大小:17.38 MB

|--24.Broadcasting-1.vep-文件大小:11.81 MB

|-4.PyTorch基础教程

|--23.维度变换-4.vep-文件大小:15.48 MB

|--22.维度变换-3.vep-文件大小:11.01 MB

|--21.维度变换-2.vep-文件大小:13.83 MB

|--20.维度变换-1.vep-文件大小:10.80 MB

|--19.索引与切片-2.vep-文件大小:16.20 MB

|--18.索引与切片-1.vep-文件大小:17.25 MB

|--17.创建Tensor-2.vep-文件大小:18.96 MB

|--16.创建Tensor-1.vep-文件大小:15.36 MB

|--15.张量数据类型-2.vep-文件大小:20.19 MB

|--14.张量数据类型-1.vep-文件大小:13.38 MB

|-3.回归问题

|--9.手写数字识别初体验-1.vep-文件大小:8.90 MB

|--8.分类问题引入-2.vep-文件大小:12.71 MB

|--7.分类问题引入-1.vep-文件大小:34.27 MB

|--6.回归问题实战.vep-文件大小:13.16 MB

|--5.简单回归问题-2.vep-文件大小:20.77 MB

|--4.简单回归问题-.vep-文件大小:23.92 MB

|--13.手写数字识别初体验-5.vep-文件大小:10.58 MB

|--12.手写数字识别初体验-4.vep-文件大小:11.01 MB

|--11.手写数字识别初体验-3.vep-文件大小:9.17 MB

|--10.手写数字识别初体验-2.vep-文件大小:9.39 MB

|-2.开发环境安装

|--3.开发环境安装（简介）.vep-文件大小:20.42 MB

|-17.【选看】Numpy实战BP神经网络

|--152.实战小结.vep-文件大小:12.16 MB

|--151.多层感知机的测试.vep-文件大小:19.15 MB

|--150.多层感知机的训练.vep-文件大小:15.98 MB

|--149.多层感知机反向传播-3.vep-文件大小:13.82 MB

|--148.多层感知机反向传播-2.vep-文件大小:13.81 MB

|--147.多层感知机反向传播.vep-文件大小:14.51 MB

|--146.多层感知机前向传播.vep-文件大小:14.57 MB

|--145.多层感知机的实现.vep-文件大小:14.03 MB

|--144.权值的表示.vep-文件大小:35.99 MB

|-16.【选看】人工智能发展简史

|--143.深度学习的繁荣.vep-文件大小:94.11 MB

|--142.深度学习的诞生.vep-文件大小:14.61 MB

|--141.人工智能的低潮.vep-文件大小:59.45 MB

|--140N和LSTM的发明.vep-文件大小:65.62 MB

|--139.BP神经网络.vep-文件大小:68.15 MB

|--138.感知机的提出.vep-文件大小:13.56 MB

|--137.生物神经元结构.vep-文件大小:5.87 MB

|-15.【选看】Ubuntu开发环境安装

|--136.PyCharm安装与配置.vep-文件大小:83.20 MB

|--135.cudnn安装.vep-文件大小:16.76 MB

|--134.环境变量配置.vep-文件大小:21.85 MB

|--133.CUDA.10安装.vep-文件大小:24.22 MB

|--132.Anaconda安装.vep-文件大小:25.76 MB

|--131.Ubuntu系统安装.vep-文件大小:16.90 MB

|-14.对抗生成网络GAN

|--130.WGAN-GP实战.vep-文件大小:27.25 MB

|--129.GAN实战-网络训练鲁棒性.vep-文件大小:15.17 MB

|--128.GAN实战-网络训练.vep-文件大小:24.35 MB

|--127.GAN实战-GD实现.vep-文件大小:21.26 MB

|--126.WGAN与WGAN-GP.vep-文件大小:22.31 MB

|--125.EM距离.vep-文件大小:12.58 MB

|--124.JS散度的缺陷.vep-文件大小:34.46 MB

|--123.纳什均衡-G.vep-文件大小:31.64 MB

|--122.纳什均衡-D.vep-文件大小:13.87 MB

|--121.GAN原理.vep-文件大小:18.09 MB

|--120.画家的成长历程.vep-文件大小:19.81 MB

|--119.数据的分布.vep-文件大小:12.38 MB

|-13.自编码器Auto-Encoders

|--118.变分Auto-Encoder实战-2.vep-文件大小:39.49 MB

|--117.变分Auto-Encoder实战-1.vep-文件大小:27.67 MB

|--116.Auto-Encoder实战-2.vep-文件大小:43.17 MB

|--115.Auto-Encoder实战-1.vep-文件大小:15.98 MB

|--114.变分自编码器VAE.vep-文件大小:17.74 MB

|--113.Reparameterization.trick.vep-文件大小:12.81 MB

|--112.变分Auto-Encoder引入.vep-文件大小:65.24 MB

|--111.Adversarial.Auto-Encoder.vep-文件大小:13.15 MB

|--110.Auto-Encoder变种.vep-文件大小:13.97 MB

|--109.Auto-Encoder原理.vep-文件大小:17.35 MB

|--108.无监督学习.vep-文件大小:58.49 MB

|-12.迁移学习-实战宝可梦精灵

|--99.自定义数据集实战-2.vep-文件大小:14.07 MB

|--98.自定义数据集实战-1.vep-文件大小:31.82 MB

|--97.数据预处理.vep-文件大小:17.77 MB

|--96.Pokemon数据集.vep-文件大小:47.89 MB

|--107.迁移学习实战.vep-文件大小:15.81 MB

|--106.迁移学习.vep-文件大小:7.74 MB

|--105.自定义网络实战.vep-文件大小:54.50 MB

|--104.自定义网络训练与测试.vep-文件大小:33.43 MB

|--103.自定义网络.vep-文件大小:14.66 MB

|--102.自定义数据集实战-5.vep-文件大小:21.10 MB

|--101.自定义数据集实战-4.vep-文件大小:14.88 MB

|--100.自定义数据集实战-3.vep-文件大小:16.26 MB

|-11.循环神经网络RNN&LSTM

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|--95.情感分类问题实战.vep-文件大小:117.38 MB

|--94.LSTM.Layer使用.vep-文件大小:42.54 MB

|--93.LSTM原理-2.vep-文件大小:16.15 MB

|--92.LSTM原理-.vep-文件大小:41.29 MB

|--91.梯度弥散与梯度爆炸.vep-文件大小:20.19 MB

|--90.时间序列预测实战.vep-文件大小:20.18 MB

|--89.RNN.Layer使用-2.vep-文件大小:12.67 MB

|--88.RNN.Layer使用-1.vep-文件大小:13.86 MB

|--87.RNN原理-.vep-文件大小:44.52 MB

|--86.RNN原理-1.vep-文件大小:13.21 MB

|--85.时间序列表示方法.vep-文件大小:21.05 MB

|-10.CIFAR10与ResNet实战

|--84.实战小结.vep-文件大小:46.86 MB

|--83.ResNet实战-4.vep-文件大小:14.44 MB

|--82.ResNet实战-3.vep-文件大小:30.74 MB

|--81.ResNet实战-2.vep-文件大小:38.02 MB

|--80.ResNet实战-1.vep-文件大小:16.10 MB

|--79.卷积神经网络训练.vep-文件大小:16.43 MB

|--78.卷积神经网络实战-2.vep-文件大小:16.12 MB

|--77.卷积神经网络实战-1.vep-文件大小:29.58 MB

|--76.CIFAR10数据集介绍.vep-文件大小:17.00 MB

|-1.深度学习初见

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|--2.PyTorch功能演示.vep-文件大小:14.90 MB

|--1.深度学习框架简介.vep-文件大小:11.88 MB

|-深度学习与Pytorch-PPT和代码.rar-文件大小:81.22 MB