TA的每日心情 | 开心
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签到天数: 2684 天 连续签到: 53 天 [LV.Master]伴坛终老
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龙龙老师 PyTorch与深度学习 视频课程+源码 共152课
本站发布无加密版本，方便各位VIP学习！
详细目录：
获取到的内容如下，以下面目录为准！
├─1.深度学习初见
│ 1.深度学习框架简介_.mp4
│ 2.PyTorch功能演示_.mp4
│
├─2.开发环境安装
│ 3.开发环境安装（简介）_.mp4
│
├─3.回归问题
│ 10.手写数字识别初体验-2_.mp4
│ 11.手写数字识别初体验-3_.mp4
│ 12.手写数字识别初体验-4_.mp4
│ 13.手写数字识别初体验-5_.mp4
│ 4.简单回归问题-_.mp4
│ 5.简单回归问题-2_.mp4
│ 6.回归问题实战_.mp4
│ 7.分类问题引入-1_.mp4
│ 8.分类问题引入-2_.mp4
│ 9.手写数字识别初体验-1_.mp4
│
├─4.PyTorch基础教程
│ 14.张量数据类型-1_.mp4
│ 15.张量数据类型-2_.mp4
│ 16.创建Tensor-1_.mp4
│ 17.创建Tensor-2_.mp4
│ 18.索引与切片-1_.mp4
│ 19.索引与切片-2_.mp4
│ 20.维度变换-1_.mp4
│ 21.维度变换-2_.mp4
│ 22.维度变换-3_.mp4
│ 23.维度变换-4_.mp4
│
├─5.PyTorch进阶教程
│ 24.Broadcasting-1_.mp4
│ 25.Broadcasting-2_.mp4
│ 26.Broadcasting-3_.mp4
│ 27.合并与分割-1_.mp4
│ 28.合并与分割-2_.mp4
│ 29.数学运算-1_.mp4
│ 30.数学运算-2_.mp4
│ 31.属性统计-1_.mp4
│ 32.属性统计-2_.mp4
│ 33.高阶操作_.mp4
│
├─6.随机梯度下降
│ 34.什么是梯度-1_.mp4
│ 35.什么是梯度-2_.mp4
│ 36.常见函数的梯度_.mp4
│ 37.激活函数与Loss的梯度-1_.mp4
│ 38.激活函数与Loss的梯度-2_.mp4
│ 39.激活函数与Loss的梯度-3_.mp4
│ 40.激活函数与Loss的梯度-4_.mp4
│ 41.感知机的梯度推导-1_.mp4
│ 42.感知机的梯度推导-2_.mp4
│ 43.链式法则_.mp4
│ 44.反向传播算法-1_.mp4
│ 45.反向传播算法-2_.mp4
│ 46.优化问题实战_.mp4
│
├─7.神经网络与全连接层
│ 47.Logistic.Regression_.mp4
│ 48.交叉熵-1_.mp4
│ 49.交叉熵-2_.mp4
│ 50.多分类问题实战_.mp4
│ 51.全连接层_.mp4
│ 52.激活函数与GPU加速_.mp4
│ 53.MNIST测试实战_.mp4
│ 54.Visdom可视化_.mp4
│
├─8.过拟合
│ 55.过拟合与欠拟合_.mp4
│ 56.交叉验证-1_.mp4
│ 57.交叉验证-2_.mp4
│ 58.Regularization_.mp4
│ 59.动量与学习率衰减_.mp4
│ 60.Early.stopping,.dropout等_.mp4
│
├─9.卷积神经网络CNN
│ 61.什么是卷积-1_.mp4
│ 62.什么是卷积-2_.mp4
│ 63.卷积神经网络-1_.mp4
│ 64.卷积神经网络-2_.mp4
│ 65.卷积神经网络-3_.mp4
│ 66.池化层与采样_.mp4
│ 67.BatchNorm-1_.mp4
│ 68.BatchNorm-2_.mp4
│ 69.经典卷积网络.LeNet5,AlexNet,.VGG,.GoogLeNet-1_.mp4
│ 70.经典卷积网络.LeNet5,AlexNet,.VGG,.GoogLeNet-2_.mp4
│ 71.ResNet与DenseNet-1_.mp4
│ 72.ResNet与DenseNet-2_.mp4
│ 73.nn.Module模块-1_.mp4
│ 74.nn.Module模块-2_.mp4
│ 75.数据增强_.mp4
│
├─10.CIFAR10与ResNet实战
│ 76.CIFAR10数据集介绍_.mp4
│ 77.卷积神经网络实战-1_.mp4
│ 78.卷积神经网络实战-2_.mp4
│ 79.卷积神经网络训练_.mp4
│ 80.ResNet实战-1_.mp4
│ 81.ResNet实战-2_.mp4
│ 82.ResNet实战-3_.mp4
│ 83.ResNet实战-4_.mp4
│ 84.实战小结_.mp4
│
├─11.循环神经网络RNN&LSTM
│ 85.时间序列表示方法_.mp4
│ 86.RNN原理-1_.mp4
│ 87.RNN原理-_.mp4
│ 88.RNN.Layer使用-1_.mp4
│ 89.RNN.Layer使用-2_.mp4
│ 90.时间序列预测实战_.mp4
│ 91.梯度弥散与梯度爆炸_.mp4
│ 92.LSTM原理-_.mp4
│ 93.LSTM原理-2_.mp4
│ 94.LSTM.Layer使用_.mp4
│ 95.情感分类问题实战_.mp4
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│ 课前必读.txt
│
├─12.迁移学习-实战宝可梦精灵
│ 100.自定义数据集实战-3_.mp4
│ 101.自定义数据集实战-4_.mp4
│ 102.自定义数据集实战-5_.mp4
│ 103.自定义网络_.mp4
│ 104.自定义网络训练与测试_.mp4
│ 105.自定义网络实战_.mp4
│ 106.迁移学习_.mp4
│ 107.迁移学习实战_.mp4
│ 96.Pokemon数据集_.mp4
│ 97.数据预处理_.mp4
│ 98.自定义数据集实战-1_.mp4
│ 99.自定义数据集实战-2_.mp4
│
├─13.自编码器Auto-Encoders
│ 108.无监督学习_.mp4
│ 109.Auto-Encoder原理_.mp4
│ 110.Auto-Encoder变种_.mp4
│ 111.Adversarial.Auto-Encoder_.mp4
│ 112.变分Auto-Encoder引入_.mp4
│ 113.Reparameterization.trick_.mp4
│ 114.变分自编码器VAE_.mp4
│ 115.Auto-Encoder实战-1_.mp4
│ 116.Auto-Encoder实战-2_.mp4
│ 117.变分Auto-Encoder实战-1_.mp4
│ 118.变分Auto-Encoder实战-2_.mp4
│
├─14.对抗生成网络GAN
│ 119.数据的分布_.mp4
│ 120.画家的成长历程_.mp4
│ 121.GAN原理_.mp4
│ 122.纳什均衡-D_.mp4
│ 123.纳什均衡-G_.mp4
│ 124.JS散度的缺陷_.mp4
│ 125.EM距离_.mp4
│ 126.WGAN与WGAN-GP_.mp4
│ 127.GAN实战-GD实现_.mp4
│ 128.GAN实战-网络训练_.mp4
│ 129.GAN实战-网络训练鲁棒性_.mp4
│ 130.WGAN-GP实战_.mp4
│
├─15.【选看】Ubuntu开发环境安装
│ 131.Ubuntu系统安装_.mp4
│ 132.Anaconda安装_.mp4
│ 133.CUDA.10安装_.mp4
│ 134.环境变量配置_.mp4
│ 135.cudnn安装_.mp4
│ 136.PyCharm安装与配置_.mp4
│
├─16.【选看】人工智能发展简史
│ 137.生物神经元结构_.mp4
│ 138.感知机的提出_.mp4
│ 139.BP神经网络_.mp4
│ 140.CNN和LSTM的发明_.mp4
│ 141.人工智能的低潮_.mp4
│ 142.深度学习的诞生_.mp4
│ 143.深度学习的繁荣_.mp4
│
├─17.【选看】Numpy实战BP神经网络
│ 144.权值的表示_.mp4
│ 145.多层感知机的实现_.mp4
│ 146.多层感知机前向传播_.mp4
│ 147.多层感知机反向传播_.mp4
│ 148.多层感知机反向传播-2_.mp4
│ 149.多层感知机反向传播-3_.mp4
│ 150.多层感知机的训练_.mp4
│ 151.多层感知机的测试_.mp4
│ 152.实战小结_.mp4
│
└─电子书
花书-中文版.pdf
花书-深度学习-Eng.pdf
│ 深度学习与Pytorch-PPT和代码.rar
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