网易云课堂 深度学习与PyTorch入门实战教程

01.深度学习初见

课时1 深度学习框架简介.mp4 11.49M

课时2 PyTorch功能演示.mp4 14.55M

02.开发环境安装

课时3 开发环境安装（简介）.mp4 19.72M

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03.回归问题

课时10 手写数字识别初体验-2.mp4 9.77M

课时11 手写数字识别初体验-3.mp4 9.42M

课时12 手写数字识别初体验-4.mp4 11.50M

课时13 手写数字识别初体验-5.mp4 10.92M

课时4 简单回归问题-.mp4 17.36M

课时5 简单回归问题-2.mp4 19.30M

课时6 回归问题实战.mp4 12.77M

课时7 分类问题引入-1.mp4 9.47M

课时8 分类问题引入-2.mp4 11.47M

课时9 手写数字识别初体验-1.mp4 8.74M

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04.PyTorch基础教程

课时14 张量数据类型-1.mp4 12.22M

课时15 张量数据类型-2.mp4 18.54M

课时16 创建Tensor-1.mp4 14.08M

课时17 创建Tensor-2.mp4 17.98M

课时18 索引与切片-1.mp4 16.02M

课时19 索引与切片-2.mp4 15.43M

课时20 维度变换-1.mp4 10.46M

课时21 维度变换-2.mp4 13.33M

课时22 维度变换-3.mp4 10.56M

课时23 维度变换-4.mp4 15.19M

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05.PyTorch进阶教程

课时24 Broadcasting-1.mp4 11.34M

课时25 Broadcasting-2.mp4 15.85M

课时26 Broadcasting-3.mp4 7.72M

课时27 合并与分割-1.mp4 14.43M

课时28 合并与分割-2.mp4 9.80M

课时29 数学运算-1.mp4 10.28M

课时30 数学运算-2.mp4 12.64M

课时31 属性统计-1.mp4 14.39M

课时32 属性统计-2.mp4 16.66M

课时33 高阶操作.mp4 21.37M

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06.随机梯度下降

课时34 什么是梯度-1.mp4 13.45M

课时35 什么是梯度-2.mp4 21.49M

课时36 常见函数的梯度.mp4 8.48M

课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp4 17.30M

课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp4 11.44M

课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp4 8.76M

课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp4 16.76M

课时41 感知机的梯度推导-1.mp4 17.20M

课时42 感知机的梯度推导-2.mp4 17.07M

课时43 链式法则.mp4 14.63M

课时44 反向传播算法-1.mp4 17.29M

课时45 反向传播算法-2.mp4 9.24M

课时46 优化问题实战.mp4 13.38M

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07.神经网络与全连接层

课时47 Logistic Regression.mp4 18.22M

课时48 交叉熵-1.mp4 12.12M

课时49 交叉熵-2.mp4 12.62M

课时50 多分类问题实战.mp4 12.71M

课时51 全连接层.mp4 22.33M

课时52 激活函数与GPU加速.mp4 15.35M

课时53 MNIST测试实战.mp4 16.97M

课时54 Visdom可视化.mp4 19.63M

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08.过拟合

课时55 过拟合与欠拟合.mp4 17.75M

课时56 交叉验证-1.mp4 15.89M

课时57 交叉验证-2.mp4 11.72M

课时58 Regularization.mp4 15.00M

课时59 动量与学习率衰减.mp4 18.73M

课时60 Early stopping, dropout等.mp4 18.91M

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09.卷积神经网络CNN

课时61 什么是卷积-1.mp4 21.37M

课时62 什么是卷积-2.mp4 14.94M

课时63 卷积神经网络-1.mp4 15.02M

课时64 卷积神经网络-2.mp4 20.37M

课时65 卷积神经网络-3.mp4 11.92M

课时66 池化层与采样.mp4 13.71M

课时67 BatchNorm-1.mp4 12.68M

课时68 BatchNorm-2.mp4 17.87M

课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp4 15.77M

课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp4 13.21M

课时71 ResNet与DenseNet-1.mp4 16.58M

课时72 ResNet与DenseNet-2.mp4 14.44M

课时73 nn.Module模块-1.mp4 14.80M

课时74 nn.Module模块-2.mp4 11.62M

课时75 数据增强.mp4 17.50M

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10.CIFAR10与ResNet实战

课时76 CIFAR10数据集介绍.mp4 16.57M

课时77 卷积神经网络实战-1.mp4 15.08M

课时78 卷积神经网络实战-2.mp4 15.46M

课时79 卷积神经网络训练.mp4 16.96M

课时80 ResNet实战-1.mp4 16.36M

课时81 ResNet实战-2.mp4 15.58M

课时82 ResNet实战-3.mp4 11.79M

课时83 ResNet实战-4.mp4 14.43M

课时84 实战小结.mp4 19.56M

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11.循环神经网络RNN&LSTM

课时85 时间序列表示方法.mp4 19.48M

课时86 RNN原理-1.mp4 12.03M

课时87 RNN原理-.mp4 12.36M

课时88 RNN Layer使用-1.mp4 12.64M

课时89 RNN Layer使用-2.mp4 11.64M

课时90 时间序列预测实战.mp4 18.84M

课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 18.38M

课时92 LSTM原理-.mp4 11.93M

课时93 LSTM原理-2.mp4 15.25M

课时94 LSTM Layer使用.mp4 11.35M

课时95 情感分类问题实战.mp4 23.38M

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12.迁移学习-实战宝可梦精灵

课时100 自定义数据集实战-3.mp4 16.60M

课时101 自定义数据集实战-4.mp4 15.09M

课时102 自定义数据集实战-5.mp4 20.97M

课时103 自定义网络.mp4 14.53M

课时104 自定义网络训练与测试.mp4 11.51M

课时105 自定义网络实战.mp4 54.50M

课时106 迁移学习.mp4 7.74M

课时107 迁移学习实战.mp4 15.81M

课时96 Pokemon数据集.mp4 47.89M

课时97 数据预处理.mp4 17.77M

课时98 自定义数据集实战-1.mp4 31.82M

课时99 自定义数据集实战-2.mp4 14.07M

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13.自编码器Auto-Encoders

课时108 无监督学习.mp4 58.49M

课时109 Auto-Encoder原理.mp4 17.35M

课时110 Auto-Encoder变种.mp4 13.97M

课时111 Adversarial Auto-Encoder.mp4 13.15M

课时112 变分Auto-Encoder引入.mp4 65.24M

课时113 Reparameterization trick.mp4 12.81M

课时114 变分自编码器VAE.mp4 17.74M

课时115 Auto-Encoder实战-1.mp4 15.98M

课时116 Auto-Encoder实战-2.mp4 43.17M

课时117 变分Auto-Encoder实战-1.mp4 27.67M

课时118 变分Auto-Encoder实战-2.mp4 39.49M

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14.对抗生成网络GAN

课时119 数据的分布.mp4 12.38M

课时120 画家的成长历程.mp4 19.81M

课时121 GAN原理.mp4 18.09M

课时122 纳什均衡-D.mp4 13.87M

课时123 纳什均衡-G.mp4 31.64M

课时124 JS散度的缺陷.mp4 34.46M

课时125 EM距离.mp4 12.58M

课时126 WGAN与WGAN-GP.mp4 22.31M

课时127 GAN实战-GD实现.mp4 21.25M

课时128 GAN实战-网络训练.mp4 24.35M

课时129 GAN实战-网络训练鲁棒性.mp4 14.66M

课时130 WGAN-GP实战.mp4 26.27M

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15.[选看]Ubuntu开发环境安装

课时131 Ubuntu系统安装.mp4 15.67M

课时132 Anaconda安装.mp4 22.05M

课时133 CUDA 10安装.mp4 22.28M

课时134 环境变量配置.mp4 20.04M

课时135 cudnn安装.mp4 16.91M

课时136 PyCharm安装与配置.mp4 19.55M

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16.[选看]人工智能发展简史

课时137 生物神经元结构.mp4 5.58M

课时138 感知机的提出.mp4 12.78M

课时139 BP神经网络.mp4 15.62M

课时140 CNN和LSTM的发明.mp4 17.93M

课时141 人工智能的低潮.mp4 13.34M

课时142 深度学习的诞生.mp4 14.59M

课时143 深度学习的繁荣.mp4 28.73M

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17.[选看]Numpy实战BP神经网络

课时144 权值的表示.mp4 14.11M

课时145 多层感知机的实现.mp4 13.30M

课时146 多层感知机前向传播.mp4 13.85M

课时147 多层感知机反向传播.mp4 13.87M

课时148 多层感知机反向传播-2.mp4 13.20M

课时149 多层感知机反向传播-3.mp4 13.26M

课时150 多层感知机的训练.mp4 15.21M

课时151 多层感知机的测试.mp4 18.05M

课时152 实战小结.mp4 11.27M

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