01.深度学习框架介绍
│ 1.lesson1-PyTorch介绍.mp4
│
├─02.开发环境准备
│ 2.lesson2-开发环境准备.mp4
│
├─03.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
│
├─04.Pytorch张量操作
│ 08.lesson6 基本数据类型1.mp4
│ 09.lesson6 基本数据类型2.mp4
│ 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
│
├─05.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
│
├─06.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
│
├─07.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.baiduyun.p.downloading
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└─08.多层感知机与分类器
37.lesson24 Logistic Regression.mp4.baiduyun.p.downloading
38.lesson25 交叉熵.mp4
39.lesson26 多分类实战.mp4
40.lesson27 全连接层.mp4.baiduyun.p.downloading
41.lesson28 激活函数与GPU加速.mp4.baiduyun.p.downloading
42.lesson29 测试.mp4.baiduyun.p.downloading
等等
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