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    开源机器学习库PyTorch课程 基于深度学习的人工智能实战课程 PyTorch实战视频教程

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    开源机器学习库PyTorch课程 基于深度学习的人工智能实战课程 PyTorch实战视频教程
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            PyTorch基于Torch,是目前应用很广泛的Python开源机器学习数据库,PyTorch可以为我们提供更为强大的GPU加速的张量计算,以及更高级的深度神经网络。课程从深度学习框架开始,讲解了卷积神经网络,循环神经网络RNN与LSTM,Pytorch张量操作与张量高级操作,随机梯度下降,多层感知机与分类器,过拟合等非常典型的人工智能与深度学习技术课程,正在攻读充电的同学们不要错过。
    ===============课程目录===============
    (0);目录中文件数:0个
    (1)\1.深度学习框架介绍
    ├─1.lesson1-PyTorch介绍.mp4
    (2)\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
    (3)\11.CIFAR10与ResNet实战;
    (4)\12.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
    (5)\13.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
    (6)\2.开发环境准备
    ├─2.lesson2-开发环境准备.mp4
    (7)\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
    (8)\4.Pytorch张量操作;目录中文件数:10个
    ├─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
    (9)\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
    (10)\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
    (11)\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
    (12)\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
    (13)\9.过拟合;目录中文件数:6个
    ├─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

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