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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|--1.深度学习框架简介.vep-文件大小:11.88 MB
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|-10 对抗生成网络
|-09 循环神经网络
|-08 CIFAR与ResNet卷积神经网络实战
|-07 卷积神经网络
|-06 过拟合
|-05 神经网络与全连接层
03.深度学习与Pytorch入门实战
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Pytorch深度学习入门与实战(2022版)
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|-章节8 计算机视觉基础.rar-文件大小:553.59 MB
|-章节7 基础部分综述.rar-文件大小:162.65 MB
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|-章节5 多层感知器.rar-文件大小:335.15 MB
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|-章节3 PyTorch张量基础.rar-文件大小:187.00 MB