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深度学习-PyTorch实战
z) w& L3 g3 X4 |9 |5 r# u2 z: l├──01.PyTorch基础 4 N4 q$ U7 g: k' g
| ├──1-1 PyTorch实战课程简介 .mp4 16.41M& G' [1 F6 J/ r! m: _
| ├──1-2 PyTorch框架发展趋势简介 .mp4 23.35M( W7 Q+ p; y6 S# R: I$ z5 U& i0 P
| ├──1-3 框架安装方法（CPU与GPU版本） .mp4 16.60M
( Z' ]! l& r) g/ U. r| ├──1-4 PyTorch基本操作简介 .mp4 25.11M2 ]5 Q4 g' C! x! w
| ├──1-5 自动求导机制 .mp4 29.13M9 ?1 B/ G1 |& e5 e3 X
| ├──1-6 线性回归DEMO-数据与参数配置 .mp4 22.81M
6 k; h, B W' R( w| ├──1-7 线性回归DEMO-训练回归模型 .mp4 30.65M. _& n# X. K* p. Y6 U
| ├──1-8 补充：常见tensor格式 .mp4 17.06M
' d) ?5 T( i$ x) f| └──1-9 补充：Hub模块简介 .mp4 37.23M; Z8 P8 R& w, B+ Y1 q& K2 `# M
├──02.分类任务 N, I# Z/ f" M% X. n/ s6 M
| ├──2-1 气温数据集与任务介绍 .mp4 22.82M
; {$ ~! n8 }) A; C8 p| ├──2-2 按建模顺序构建完成网络架构 .mp4 35.08M7 k" z& r) f" b, f% q, m5 _8 {
| ├──2-3 简化代码训练网络模型 .mp4 35.55M, p# S6 }+ ?; z F, o5 O
| ├──2-4 分类任务概述 .mp4 13.81M5 U: V& S% R# l& i0 ]# |
| ├──2-5 构建分类网络模型 .mp4 29.20M
5 y4 M. W, e. W- ^| └──2-6 DataSet模块介绍与应用方法 .mp4 33.73M
5 u, [4 E5 }( z: T1 Z# [├──03.卷积神经
2 S- ^1 z Z! j; z7 `| ├──3-1 卷积神经网络应用领域 .mp4 26.64M
S# o# B8 I1 N| ├──3-10 VGG网络架构 .mp4 20.55M
6 f4 A5 x# K. r! p( y. D: T| ├──3-11 残差网络Resnet .mp4 18.38M* O4 d( r% ?& C4 e1 d
| ├──3-12 感受野的作用 .mp4 16.77M
" L7 u" _* n9 E5 Q: k| ├──3-2 卷积的作用 .mp4 23.60M
" M2 Y* o6 P. E- i6 t| ├──3-3 卷积特征值计算方法 .mp4 22.68M! B( ?$ f* v& K5 D- h6 B& o6 q
| ├──3-4 得到特征图表示 .mp4 18.47M* l( t/ B# P! }' I
| ├──3-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4 20.39M% g2 k2 R0 A7 u# s. v- [, K
| ├──3-6 边缘填充方法 .mp4 17.93M! o) [' M8 Y* L
| ├──3-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4 22.04M
+ S1 k7 U& Y6 `$ B8 x7 v| ├──3-8 池化层的作用 .mp4 11.33M3 {) G n4 P4 ?' ]5 J' j
| └──3-9 整体网络架构 .mp4 17.99M
" i3 ]9 U9 y: R, C! Y( Q- `├──04.图像识别 ' ^' U" x4 `7 q' b0 D" w+ L3 I
| ├──4-1 卷积网络参数定义 .mp4 24.08M
; ]3 x9 P1 r# N2 Y% p9 H| ├──4-2 网络流程解读 .mp4 30.92M! Y$ ?' u3 u) X
| ├──4-3 Vision模块功能解读 .mp4 18.00M" |! N+ ?5 Q- V/ o
| ├──4-4 分类任务数据集定义与配置 .mp4 25.18M
- |% m0 S" A# L| ├──4-5 图像增强的作用 .mp4 15.96M6 X" d+ ?+ z- m+ t4 o6 X# p& f
| ├──4-6 数据预处理与数据增强模块 .mp4 38.83M
9 |) Z$ G( `/ E- J- J0 v2 U) U+ i+ E| └──4-7 Batch数据制作 .mp4 33.94M! {3 z" q( j% c6 }- M! ?
├──05.迁移学习 ! t- h) y& l/ c
| ├──5-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M
) O: D# _+ V5 S| ├──5-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M M1 o8 I8 ~# n& {9 j9 _
| ├──5-3 加载训练好的网络模型 .mp4 37.65M o( c5 } @* o( P# |- R' j
| ├──5-4 优化器模块配置 .mp4 19.28M; @. ` [% ^$ S
| ├──5-5 实现训练模块 .mp4 28.11M
3 Z' N$ I9 l5 v U' W| ├──5-6 训练结果与模型保存 .mp4 31.65M
& R: I0 e6 X% S4 ^. Z; h| ├──5-7 加载模型对测试数据进行预测 .mp4 35.69M
' K6 V6 O/ T. S/ M| ├──5-8 额外补充-Resnet论文解读 .mp4 54.32M
& | d, |9 Z# L| └──5-9 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp4 18.56M
) k" }' ` A0 g# ^( z* D* h├──06.RNN神经网络
0 `! c; _; q2 ^5 R6 J8 V| ├──6-1 RNN网络架构解读 .mp4 22.98M. k, |& t, }% g
| ├──6-2 词向量模型通俗解释 .mp4 21.22M5 {: \6 y j5 D; W( q }
| ├──6-3 模型整体框架 .mp4 27.36M# b/ q( G* ^$ D1 p
| ├──6-4 训练数据构建 .mp4 15.78M4 I1 h7 e5 _7 \) Y/ z, [5 y; g
| ├──6-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp4 22.57M+ W2 |3 n0 r9 q3 [
| └──6-6 负采样方案 .mp4 23.13M* }, x3 u9 g1 r0 L( Y
├──07.文本分类实战 % n/ ^# n% P8 y! z2 x! f
| ├──7-1 任务目标与数据简介 .mp4 28.32M9 ^* }4 X# \9 ]8 J/ h# M# S/ N
| ├──7-2 RNN模型所需输入格式解析 .mp4 20.10M
( }& H* C- {, E7 d, F6 m| ├──7-3 项目配置参数设置 .mp4 38.02M
# M9 E5 b6 o* R) f) O" [$ H# L- Q3 y| ├──7-4 新闻数据读取与预处理方法 .mp4 30.80M8 H3 I% S4 t* t) \, a% v
| ├──7-5 LSTM网络模块定义与参数解析 .mp4 34.05M
6 V8 Z0 U$ l- N" ]| ├──7-6 训练LSTM文本分类模型 .mp4 36.80M
# g" d) D' m! @: v# i| ├──7-7 Tensorboardx可视化展示模块搭建 .mp4 35.19M
9 Q: {0 u9 L/ h5 N$ M| ├──7-8 CNN应用于文本任务原理解析 .mp4 23.39M
k1 l" w: a7 J% G: ^; o| └──7-9 网络模型架构与效果展示 .mp4 43.64M
% N( V+ ~' s$ Q G+ [! K* b├──08.对抗生成网络架构
% w+ b' m( k; D| ├──8-1 对抗生成网络通俗解释 .mp4 21.20M
, [( ]4 ]( ]8 [5 ?4 l' I, {9 y| ├──8-2 GAN网络组成 .mp4 11.31M
' p& U3 K8 c2 M N6 A/ ]| ├──8-3 损失函数解释说明 .mp4 42.16M! s" x; W: \, j2 g+ R
| ├──8-4 数据读取模块 .mp4 30.18M3 s% z( A" ^. q. q! r$ r: s3 T
| └──8-5 生成与判别网络定义 .mp4 36.40M. {& Y s) z* l5 I* Y( M% T( _
├──09.CycleGan开源实战
* q3 W3 K1 O5 {$ C {| ├──9-1 CycleGan网络所需数据 .mp4 29.60M# x% d2 J0 J0 o* ~% `1 W
| ├──9-10 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp4 25.88M
$ F7 a' Q) r% G- z) \, E| ├──9-2 CycleGan整体网络架构 .mp4 21.20M1 P8 z$ G: H7 e/ Y: Y1 e
| ├──9-3 PatchGan判别网络原理 .mp4 10.98M- P. {- p7 |6 K! }
| ├──9-4 Cycle开源项目简介 .mp4 30.04M
5 W# {8 }( Z8 F) |) }1 y| ├──9-5 数据读取与预处理操作 .mp4 47.99M* p; i) m# v( }
| ├──9-6 生成网络模块构造 .mp4 50.15M
& ?0 u2 Q9 F) W/ N+ e3 X| ├──9-7 判别网络模块构造 .mp4 20.60M
1 ?5 O! R, ^) t' y- @$ E| ├──9-8 损失函数：identity loss计算方法 .mp4 39.50M
! E6 j% a! E: C6 O+ W| └──9-9 生成与判别损失函数指定 .mp4 53.89M
, O9 Z* V% I: x- z- ^. v) [├──10.OCR文字识别
3 o' P' s! t5 n: o% u' U0 _3 i| ├──10-1 OCR文字识别要完成的任务 .mp4 24.85M9 q% W* _8 b: f3 Q" R. n! K! K' j6 B
| ├──10-2 CTPN文字检测网络概述 .mp4 17.77M
; W. F/ C! P( E8 w+ t" y| ├──10-3 序列网络的作用 .mp4 21.76M
- l5 n$ |, U- e9 f8 @| ├──10-4 输出结果含义解析 .mp4 16.33M
! m7 n3 q! \. b. Z2 X- _9 F& O| ├──10-5 CTPN细节概述 .mp4 21.25M8 I" n; |2 x9 { v- i0 S9 R" z6 g$ x6 m
| ├──10-6 CRNN识别网络架构 .mp4 14.93M
( D) t2 o" A. J0 K5 t6 m* n" ~| └──10-7 CTC模块的作用 .mp4 9.76M6 r* d% I f0 h: S5 |; R
├──11.OCR文字识别实战 " [; |, b# }9 T- ]3 c
| ├──11-1 OCR文字检测识别项目效果展示 .mp4 17.01M
& l6 W6 K1 i; f5 P2 b| ├──11-2 训练数据准备与环境配置 .mp4 28.99M
' ]+ ?8 x, t' f" @1 U| ├──11-3 检测模块候选框生成 .mp4 33.93M
2 d% t# y0 ]6 ]9 \| ├──11-4 候选框标签制作 .mp4 35.32M# H1 y6 Q0 Y* D
| ├──11-5 整体网络所需模块 .mp4 20.74M
0 g! F$ A1 p0 x' d( a; c. } ]| ├──11-6 网络架构各模块完成的任务解读 .mp4 32.29M
6 ]; T/ Y- |' X/ M, U8 R| ├──11-7 CRNN识别模块所需数据与标签 .mp4 17.36M I2 g" t% ]8 k/ G# ~! w" q: X0 G# q* e
| └──11-8 识别模块网络架构解读 .mp4 39.29M, i- E6 |6 [8 @) X J& O f# a
├──12.3D卷积视频分析 9 x, K, S4 H$ S# @
| ├──12-1 3D卷积原理解读 .mp4 22.38M; @2 F6 t/ U' F* |
| ├──12-2 UCF101动作识别数据集简介 .mp4 28.20M, R3 h3 x3 L5 N& z. P0 G4 w( a( f4 q
| ├──12-3 测试效果与项目配置 .mp4 49.26M
. `% [' G y2 a& r4 V* _1 d| ├──12-4 视频数据预处理方法 .mp4 31.22M
. n. r0 F' D2 {, O2 N| ├──12-5 数据Batch制作方法 .mp4 42.91M
! U# m6 s( [: s I| ├──12-6 3D卷积网络所涉及模块 .mp4 37.23M1 o S6 U7 K* }0 u: o& i7 O
| └──12-7 训练网络模型 .mp4 36.66M
" r: A/ F4 R$ F" B8 x├──13.BERT框架
* E6 P/ t# n" N# D| ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp4 11.28M
" [4 [& x2 s- M6 @$ ^- W| ├──13-10 训练实例 .mp4 23.51M* N4 L$ q4 L- x) C
| ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp4 23.32M7 w" i+ O) u3 s, ~
| ├──13-3 注意力机制的作用 .mp4 15.95M G" k3 c# Y7 w" R8 b
| ├──13-4 self-attention计算方法 .mp4 23.89M. J; N, S# d- u) F: j; G+ K! T& `
| ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp4 21.35M
; Q2 x- c& C- Z. R6 s9 N( A| ├──13-6 Multi-head的作用 .mp4 20.10M! ]6 S+ M6 q3 w- m
| ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp4 17.16M! h2 j: l N. w6 C% p+ M
| ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp4 22.55M |4 }4 Q3 C: l% x, d$ h, M
| └──13-9 BERT模型训练方法 .mp4 20.74M: D) d& Z$ Z+ u) L
├──14.BERT源码 : z3 _: P5 e3 w2 v& N% q6 U) n
| ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp4 30.48M
) v+ p7 V7 |) ~* f| ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp4 55.59M
# ~. \2 x. R: C: ^8 || ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp4 45.84M9 ]2 v! Q4 T, i
| ├──14-12 训练BERT模型 .mp4 45.87M
' Q0 f4 r8 ^" X9 b3 V( W| ├──14-2 项目参数配置 .mp4 53.10M
$ f" X! X0 [0 C| ├──14-3 数据读取模块 .mp4 40.40M- E9 W1 _. u) z
| ├──14-4 数据预处理模块 .mp4 43.13M6 b; ~0 y' t% N" b
| ├──14-5 tfrecord制作 .mp4 53.83M
. ]4 I, e( N4 [3 [) D5 S) f7 j| ├──14-6 Embedding层的作用 .mp4 33.81M
+ A. c; X7 y/ d| ├──14-7 加入额外编码特征 .mp4 44.61M' W1 Y1 n: L) B* `' v v
| ├──14-8 加入位置编码特征 .mp4 24.95M
: e$ O& Y) p7 [; G| └──14-9 mask机制 .mp4 43.04M
1 k' O4 Z6 Z D7 `; N├──15.PyTorch实战 $ L: e$ K7 I7 P% O* V1 D w. g
| ├──15-1 项目配置与环境概述 .mp4 27.03M/ U; y0 Z$ g" F# q0 \) Y
| ├──15-2 数据读取与预处理 .mp4 22.02M
" o7 t5 X) K7 S& A4 Z| ├──15-3 网络结构定义 .mp4 31.07M
3 q7 E- _, p- e3 L. H; }) K| └──15-4 训练网络模型 .mp4 36.62M
2 z- @" y0 _( s9 k/ R├──16.PyTorch框架实战 1 l1 j3 u& T$ t; H, n0 g. \; M
| ├──16-1 项目模板各模块概述 .mp4 34.01M
" Y: J* V! }5 d$ k# G0 B| ├──16-2 各模块配置参数解析 .mp4 36.02M- _* e6 o; R$ x' i/ `- F: T
| ├──16-3 数据读取与预处理模块功能解读 .mp4 46.17M
+ m9 w2 U n1 `| ├──16-4 模型架构模块 .mp4 29.43M* C$ I5 J. ]" I4 M2 i! v' @; {
| ├──16-5 训练模块功能 .mp4 45.07M
1 A5 i5 A4 M& a O1 ?| ├──16-6 训练结果可视化展示模块 .mp4 32.85M* a* T# F- |: _" T* Y
| └──16-7 模块应用与BenckMark解读 .mp4 55.63M/ [6 r( O! n9 n
└──代码+资料 # g% w8 v5 G5 S5 A7 g
| ├──PPT
S' ~3 D7 | b, x9 C$ @$ Q1 x6 Q| | └──PyTorch .pdf 2.56M
7 p( b( }" \+ [$ {( ]; c& D| ├──第01章：PyTorch框架基本处理操作 .zip 98.58M
! }9 k7 K' }+ t, F+ C f3 z| ├──第02章：神经网络实战分类与回归任务 .zip 15.82M
* W% T2 e2 m! T" B J| ├──第03章：卷积神经网络 .rar 2.09M' ~" W" P0 Z/ `. S" X# h& s2 B( t
| ├──第04章：图像识别核心模块实战解读 .zip 336.95M, S, A9 T. W0 }# r8 q. Z
| ├──第06章：word2vec通俗解释 .zip 2.15M6 l! g% v* ^, M# l9 T& B/ l
| ├──第07章：新闻数据集文本分类实战 .zip 31.53M6 X8 v9 [8 q- ?- w! c& T$ G' S
| ├──第08章：对抗生成网络架构原理与实战解析 .zip 35.28M9 ?* H& W: h; ?4 y& S3 y
| ├──第09章：基于CycleGan开源项目实战图像合成 .zip 1.60G" Q/ t; s, p/ ~9 o2 x- a
| ├──第11章：OCR文字识别项目实战 .zip 423.83M
. I4 T4 b, D3 C/ o! W| ├──第12章：基于3D卷积的视频分析与动作识别 .zip 845.84M
: |/ j: O, B) X5 i/ @- o% K7 u| ├──第13章：自然语言处理通用框架BERT原理解读 .rar 1.46M ]# G9 {+ G: J+ M" S9 E7 c
| ├──第14章：谷歌开源项目BERT源码解读（官方TF版） .rar 992.70M: t5 g6 q% V g E
| ├──第15章：BERT .zip 732.89M
& F4 z9 {) K9 ^$ m8 f+ ^: e: n/ w| └──第16章：PyTorch框架实战模板解读 .zip 69.22M+ e+ n( D% h" ~- |& q4 a
7 Y2 v t( x [9 Y0 M1 Q/ S0 c6 o' w
9 d. m0 M& Q9 j
3 T# I; c' d9 B
& N' g3 ~" s) \5 K
3 f- H9 S% Z& ?& b# N
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+ w! L X; F3 Y3 h+ v) I5 R% j8 k
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发表于 2023-5-30 00:57:01
