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    昨天山西体彩十一选五:人工智能深度学习框架PyTorch入门实战

    作者Alaska
    分类人工智能
    发布时间2019-07-28
    来源//www.sp-17.com/video/789.html

    山西十一选五top10遗漏 www.sp-17.com 人工智能深度学习框架PyTorch入门实战课程视频教程下载。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?;诩扑慊泳鹾蚇LP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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