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深度学习-PyTorch实战
6 V' h# V* [8 X2 P) y I8 l8 P├──01.PyTorch基础
# ~. u. U+ I+ V7 C3 T h| ├──1-1 PyTorch实战课程简介 .mp4 16.41M$ o& J1 \1 D- \1 |. n X" q. z
| ├──1-2 PyTorch框架发展趋势简介 .mp4 23.35M
. x. y* q7 ?) @! W" i4 s| ├──1-3 框架安装方法（CPU与GPU版本） .mp4 16.60M( d5 y+ e. l0 r7 I& h
| ├──1-4 PyTorch基本操作简介 .mp4 25.11M
: o) y% b. K5 y2 b& z| ├──1-5 自动求导机制 .mp4 29.13M5 m3 m& D( W. v- [' C
| ├──1-6 线性回归DEMO-数据与参数配置 .mp4 22.81M
6 P, }. |; `) t O| ├──1-7 线性回归DEMO-训练回归模型 .mp4 30.65M
5 {: n% s. D0 ?! @# S! n| ├──1-8 补充：常见tensor格式 .mp4 17.06M
. z, L0 g1 ^. C7 }$ n+ D| └──1-9 补充：Hub模块简介 .mp4 37.23M
9 [/ o I8 C* \$ `' r7 x├──02.分类任务
" @5 T H$ W( M) B. |0 L| ├──2-1 气温数据集与任务介绍 .mp4 22.82M
/ l* v$ L* k& P6 |4 R' x/ n| ├──2-2 按建模顺序构建完成网络架构 .mp4 35.08M# @4 t0 |: M! U, |( S/ P
| ├──2-3 简化代码训练网络模型 .mp4 35.55M* A' g: i! h8 W) S- P
| ├──2-4 分类任务概述 .mp4 13.81M
; L2 k4 h$ Y3 C* r| ├──2-5 构建分类网络模型 .mp4 29.20M& w/ v( }2 O G. B# d( _: i) q
| └──2-6 DataSet模块介绍与应用方法 .mp4 33.73M
# S z. E3 M4 c V6 ]/ J├──03.卷积神经
( Z4 {/ y2 ]1 y. y* d| ├──3-1 卷积神经网络应用领域 .mp4 26.64M
% W* z* r1 q6 L* Y| ├──3-10 VGG网络架构 .mp4 20.55M" N/ G6 k) M0 q2 k
| ├──3-11 残差网络Resnet .mp4 18.38M
( |, E) ^8 {( A- P| ├──3-12 感受野的作用 .mp4 16.77M ?# V( d1 F' o/ J
| ├──3-2 卷积的作用 .mp4 23.60M
" L1 E" \- P8 Q& F7 m| ├──3-3 卷积特征值计算方法 .mp4 22.68M
# O! \. C+ C& q% D6 t# ]: _- e9 G| ├──3-4 得到特征图表示 .mp4 18.47M
5 g% |8 p/ {$ f* M/ r| ├──3-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4 20.39M
6 J( Z! o9 f$ B* s; || ├──3-6 边缘填充方法 .mp4 17.93M: g0 v6 ~# g4 o6 x# |
| ├──3-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4 22.04M* k! V+ z7 H( I( K. a- F
| ├──3-8 池化层的作用 .mp4 11.33M
& L& l" l) J L! o f6 X| └──3-9 整体网络架构 .mp4 17.99M
) K% d, B; J: z├──04.图像识别 R7 F% T) u, Y5 A3 b& A5 E3 I4 D
| ├──4-1 卷积网络参数定义 .mp4 24.08M
- Q. e/ }& f4 l* N& O- H" A4 _| ├──4-2 网络流程解读 .mp4 30.92M
( \" _, P+ b5 @' T. {| ├──4-3 Vision模块功能解读 .mp4 18.00M* Z/ e0 R. I, j& p. o& A! i; x
| ├──4-4 分类任务数据集定义与配置 .mp4 25.18M% W. H2 N, M& J9 g# y6 Y" G
| ├──4-5 图像增强的作用 .mp4 15.96M
7 j6 ~0 j! N @1 x5 W$ [| ├──4-6 数据预处理与数据增强模块 .mp4 38.83M
& w- V. w$ n) J1 Y| └──4-7 Batch数据制作 .mp4 33.94M! S% C: I* W$ r' P5 j0 X
├──05.迁移学习
+ j& P7 d1 S5 m' w/ R* l| ├──5-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M- @8 g w4 i7 W" ?6 C
| ├──5-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M
! b8 i. e( L+ A9 k( T! Q3 s| ├──5-3 加载训练好的网络模型 .mp4 37.65M
. E9 x2 |+ b8 i- S| ├──5-4 优化器模块配置 .mp4 19.28M
& h) Y1 X5 P, I2 q5 b7 k0 u| ├──5-5 实现训练模块 .mp4 28.11M ?* t1 n1 m5 l: R, `) ]
| ├──5-6 训练结果与模型保存 .mp4 31.65M
+ d; V; p: J# v1 W$ e9 z| ├──5-7 加载模型对测试数据进行预测 .mp4 35.69M
( q) ?; b" w M8 N| ├──5-8 额外补充-Resnet论文解读 .mp4 54.32M
, W7 q+ k! a) Y9 `+ P2 W* O| └──5-9 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp4 18.56M
" N: Q7 D2 M9 d" m- ^! w' M* e; Q├──06.RNN神经网络 * n1 g; }: b" T! o% Z; r
| ├──6-1 RNN网络架构解读 .mp4 22.98M
! \ g0 V( D$ B3 R, ]* Q5 x2 k* v| ├──6-2 词向量模型通俗解释 .mp4 21.22M
+ c7 g5 e" V3 |$ \| ├──6-3 模型整体框架 .mp4 27.36M. a% Z8 H9 c; j1 C6 }; T) e' \* H
| ├──6-4 训练数据构建 .mp4 15.78M
" j) M+ e- @3 g+ e, E| ├──6-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp4 22.57M
# _% G. [1 t9 P| └──6-6 负采样方案 .mp4 23.13M- w" k: T/ K! c) Z3 W3 W
├──07.文本分类实战
, P1 i% v! J- T, j( A3 Q. r, V| ├──7-1 任务目标与数据简介 .mp4 28.32M
; L+ _- R- u8 L| ├──7-2 RNN模型所需输入格式解析 .mp4 20.10M9 I9 S6 W! K. B( V3 Q
| ├──7-3 项目配置参数设置 .mp4 38.02M) j- E! u& e, w$ w8 P/ H: x, i8 ~) S
| ├──7-4 新闻数据读取与预处理方法 .mp4 30.80M
* x- L( g Q# Z. @+ ~/ D) e2 U| ├──7-5 LSTM网络模块定义与参数解析 .mp4 34.05M$ b) |& @! F$ K0 | [+ k1 @" }
| ├──7-6 训练LSTM文本分类模型 .mp4 36.80M
8 y6 q8 r0 m6 }4 R8 a" d6 D| ├──7-7 Tensorboardx可视化展示模块搭建 .mp4 35.19M* `, K3 O p. g l2 g
| ├──7-8 CNN应用于文本任务原理解析 .mp4 23.39M U, H" D* {5 `& u" y
| └──7-9 网络模型架构与效果展示 .mp4 43.64M
, P, K1 C0 K$ Y* |├──08.对抗生成网络架构 ) L; h5 q, V$ g0 A+ t0 q! D& D
| ├──8-1 对抗生成网络通俗解释 .mp4 21.20M
5 a9 Q0 w" f( R4 M1 K/ u| ├──8-2 GAN网络组成 .mp4 11.31M
7 A+ C* r# d: Z4 x- j/ || ├──8-3 损失函数解释说明 .mp4 42.16M
; x7 X" O, m) z$ K9 z" X7 h( l2 X| ├──8-4 数据读取模块 .mp4 30.18M
- D+ c, K; P7 Z) q4 a* A1 d| └──8-5 生成与判别网络定义 .mp4 36.40M
" i# [5 O, \# g( Z( y* ]1 O├──09.CycleGan开源实战 0 x% ] ^% I4 e, R: q3 N* O; J+ c
| ├──9-1 CycleGan网络所需数据 .mp4 29.60M
6 J _4 A% E2 _2 i7 `3 X| ├──9-10 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp4 25.88M
6 C3 E0 R* g( p| ├──9-2 CycleGan整体网络架构 .mp4 21.20M3 ~% l, s P* F
| ├──9-3 PatchGan判别网络原理 .mp4 10.98M9 a( [: b+ g9 B- l
| ├──9-4 Cycle开源项目简介 .mp4 30.04M3 y2 _$ t; r+ x) {( T' }* Y6 N
| ├──9-5 数据读取与预处理操作 .mp4 47.99M
% O; N2 l9 X0 N| ├──9-6 生成网络模块构造 .mp4 50.15M0 d T6 y& ]' f9 L
| ├──9-7 判别网络模块构造 .mp4 20.60M
* M: z( t4 q% P. w' s7 P| ├──9-8 损失函数：identity loss计算方法 .mp4 39.50M `: D2 N/ ^- }! \) \
| └──9-9 生成与判别损失函数指定 .mp4 53.89M
4 w0 h3 ]# g+ y8 B V" x├──10.OCR文字识别 6 W0 N* f8 Y$ e3 k
| ├──10-1 OCR文字识别要完成的任务 .mp4 24.85M2 Q9 X5 I+ ?' j }
| ├──10-2 CTPN文字检测网络概述 .mp4 17.77M: f( y, s4 A+ I
| ├──10-3 序列网络的作用 .mp4 21.76M
4 C1 J3 b$ q# j; n4 h| ├──10-4 输出结果含义解析 .mp4 16.33M
/ }" l5 V$ L; O" D' K# m| ├──10-5 CTPN细节概述 .mp4 21.25M6 O; f- t1 ^' B$ V( x
| ├──10-6 CRNN识别网络架构 .mp4 14.93M* F4 C) t: Q$ y0 Z/ [$ E3 T
| └──10-7 CTC模块的作用 .mp4 9.76M
3 N1 l7 d; ] ~$ \) }8 z+ F: Z, Q├──11.OCR文字识别实战
! M+ W6 W' C' `* c: [| ├──11-1 OCR文字检测识别项目效果展示 .mp4 17.01M
$ p( q( Z8 C9 T B/ A6 P6 e* k) L| ├──11-2 训练数据准备与环境配置 .mp4 28.99M! K# q/ O, U) f/ W/ p% A8 n; N
| ├──11-3 检测模块候选框生成 .mp4 33.93M
0 b6 i0 B, d1 D1 O# G/ N6 i| ├──11-4 候选框标签制作 .mp4 35.32M
1 s k9 ~% X' o8 A5 t6 y| ├──11-5 整体网络所需模块 .mp4 20.74M& K, j* d" {3 ?' e
| ├──11-6 网络架构各模块完成的任务解读 .mp4 32.29M
; i% B. O, |$ z3 k| ├──11-7 CRNN识别模块所需数据与标签 .mp4 17.36M
2 x7 L1 o# z0 ]+ H! \5 j| └──11-8 识别模块网络架构解读 .mp4 39.29M
* p9 K ~7 v d0 e( ?4 V├──12.3D卷积视频分析 0 e- U/ ?' H$ _" N+ V( X" ?
| ├──12-1 3D卷积原理解读 .mp4 22.38M/ B# ~8 M6 g) i5 S- K
| ├──12-2 UCF101动作识别数据集简介 .mp4 28.20M( ?) q$ Z( Z: r! g b6 H7 `" e
| ├──12-3 测试效果与项目配置 .mp4 49.26M
, C8 Y* D7 x9 q4 t. _+ g| ├──12-4 视频数据预处理方法 .mp4 31.22M
* s2 n0 f" w5 U. Y3 N1 p S6 e| ├──12-5 数据Batch制作方法 .mp4 42.91M% ^& w; ?2 K! U- l8 U# |5 A
| ├──12-6 3D卷积网络所涉及模块 .mp4 37.23M
1 R6 C- s, D+ X$ a3 z| └──12-7 训练网络模型 .mp4 36.66M' x5 e, V( _& S
├──13.BERT框架 |; Z* h" ~3 l% e
| ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp4 11.28M7 ]" I1 B+ }: P3 a9 z. e
| ├──13-10 训练实例 .mp4 23.51M& T/ u! J7 L& G6 K+ e
| ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp4 23.32M: C( \! R+ P3 W/ o# X! _ P/ u" p
| ├──13-3 注意力机制的作用 .mp4 15.95M
# e9 a! t3 \ R" q3 ^& o; Y| ├──13-4 self-attention计算方法 .mp4 23.89M
) l! `/ o( Y( k; ~9 H+ t' U| ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp4 21.35M3 X2 \1 U$ U' T
| ├──13-6 Multi-head的作用 .mp4 20.10M
3 v' ?, i9 W& H) ]! o| ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp4 17.16M
! H3 U9 K8 g0 P& h4 F: \| ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp4 22.55M
/ _4 |6 w6 a7 F5 V* v) E8 m| └──13-9 BERT模型训练方法 .mp4 20.74M
# |. V8 @$ Y. W2 p; [0 v: {7 _! f├──14.BERT源码 / t. g4 \# u5 N1 ], n% Z
| ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp4 30.48M
& r X( d1 Q4 o3 S6 o8 J| ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp4 55.59M
; R+ s5 O1 ~/ {' m' s, b| ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp4 45.84M& A8 E3 p3 j8 o
| ├──14-12 训练BERT模型 .mp4 45.87M. \; ?2 d9 u3 W/ W& ?8 A& k. C$ C
| ├──14-2 项目参数配置 .mp4 53.10M
& l% s6 l& s! t8 ]4 {| ├──14-3 数据读取模块 .mp4 40.40M, P% b4 b8 i" O' Y8 V: ^
| ├──14-4 数据预处理模块 .mp4 43.13M" [* l0 @ B. \; Z- D5 B# c, D
| ├──14-5 tfrecord制作 .mp4 53.83M
6 X, b8 S9 e. Z8 k| ├──14-6 Embedding层的作用 .mp4 33.81M. L" p* i3 Y/ b" l7 g [
| ├──14-7 加入额外编码特征 .mp4 44.61M. i5 k% P0 e& E; H8 M# V
| ├──14-8 加入位置编码特征 .mp4 24.95M
+ i- o- F. ~, n9 [7 C( \: p| └──14-9 mask机制 .mp4 43.04M
/ T- Y* h1 V/ c& `& U├──15.PyTorch实战
s+ F! d1 J+ d& k4 k/ [| ├──15-1 项目配置与环境概述 .mp4 27.03M) _% Q( P9 R- Y$ p' l4 K7 W
| ├──15-2 数据读取与预处理 .mp4 22.02M
( X+ q/ O. T; d| ├──15-3 网络结构定义 .mp4 31.07M+ v8 I1 T1 O& W; k& n0 |
| └──15-4 训练网络模型 .mp4 36.62M
# w& x# C+ c$ G& ^6 s├──16.PyTorch框架实战 + q) J& g$ h( h' Z' |( r
| ├──16-1 项目模板各模块概述 .mp4 34.01M
8 v9 d6 D0 J+ g3 u| ├──16-2 各模块配置参数解析 .mp4 36.02M
' d: V" E% v2 M; w4 z| ├──16-3 数据读取与预处理模块功能解读 .mp4 46.17M
. V2 X3 V& w4 y3 O" y) O5 t8 m9 h| ├──16-4 模型架构模块 .mp4 29.43M
; z( M+ ~4 Z5 Z* z8 ?" `| ├──16-5 训练模块功能 .mp4 45.07M
( X/ Z# b; @6 ^9 m8 O* A1 Y( E+ R& h| ├──16-6 训练结果可视化展示模块 .mp4 32.85M) O& D& l L& R' r. C; g
| └──16-7 模块应用与BenckMark解读 .mp4 55.63M' P# e9 Y6 U& I+ W1 e" u
└──代码+资料
# Q/ x: j! S" P# p" b2 P9 @| ├──PPT
7 p* b5 f. i: P# _" F R2 E| | └──PyTorch .pdf 2.56M
" R) ]. }8 C8 U, y9 ?: {* t* X| ├──第01章：PyTorch框架基本处理操作 .zip 98.58M
7 h$ s# \2 Y/ A8 l7 T* j F' p5 Q| ├──第02章：神经网络实战分类与回归任务 .zip 15.82M
7 P) d4 A3 b0 {) M ]7 Q| ├──第03章：卷积神经网络 .rar 2.09M" W/ Q3 I: `# T0 Z
| ├──第04章：图像识别核心模块实战解读 .zip 336.95M
* N w+ z( H4 e( w; h| ├──第06章：word2vec通俗解释 .zip 2.15M
' X- f7 x. j+ t, S6 O| ├──第07章：新闻数据集文本分类实战 .zip 31.53M1 {! ?) @$ ~% x. E
| ├──第08章：对抗生成网络架构原理与实战解析 .zip 35.28M; u" A/ o. |) n
| ├──第09章：基于CycleGan开源项目实战图像合成 .zip 1.60G7 I# p9 D1 M/ d; I( r# N) c g2 J
| ├──第11章：OCR文字识别项目实战 .zip 423.83M, c e8 E8 N" W$ d* c# C- X
| ├──第12章：基于3D卷积的视频分析与动作识别 .zip 845.84M
) V5 f0 l' @" l( i, y/ g+ F| ├──第13章：自然语言处理通用框架BERT原理解读 .rar 1.46M
$ @8 U% a1 H& G1 R| ├──第14章：谷歌开源项目BERT源码解读（官方TF版） .rar 992.70M8 }% J) n2 ~4 W: h
| ├──第15章：BERT .zip 732.89M
1 ^- x% Z$ Q$ Q4 N9 v| └──第16章：PyTorch框架实战模板解读 .zip 69.22M# m9 X2 p( R \' o4 L$ H
( I' R& U* {) {( f0 g4 q' p, G; i
) I. H1 H) q% A# x* _% i2 a6 {
1 z7 A. ]0 N0 F- _9 Y3 |% l$ i! S5 a7 g* U/ a! |
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* [! o4 G% B4 m) s- E9 p. |
$ |8 t# J9 ~, r V, n5 L+ q7 M/ |. T; h
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发表于 2023-5-30 00:57:01
