|
|
深度学习-PyTorch实战
& I- q$ P3 ]& l4 A├──01.PyTorch基础
' z! I6 r$ _ I) ]+ m| ├──1-1 PyTorch实战课程简介 .mp4 16.41M
+ O) c6 Y3 K7 r* b! R| ├──1-2 PyTorch框架发展趋势简介 .mp4 23.35M
; i. h4 P9 I, |6 d9 V| ├──1-3 框架安装方法（CPU与GPU版本） .mp4 16.60M
$ F8 d' i. E( T. A* v1 w| ├──1-4 PyTorch基本操作简介 .mp4 25.11M
- |- b; j. t- h8 t$ E: g| ├──1-5 自动求导机制 .mp4 29.13M
9 {, u7 X: f; H+ x: n: J% N$ z| ├──1-6 线性回归DEMO-数据与参数配置 .mp4 22.81M
; a, \& F3 e3 h; I| ├──1-7 线性回归DEMO-训练回归模型 .mp4 30.65M
+ P: Y* t& J0 Y' O" X- |. [* t| ├──1-8 补充：常见tensor格式 .mp4 17.06M
' i7 ^) B, }0 O( w) p| └──1-9 补充：Hub模块简介 .mp4 37.23M
+ C! E' V3 k0 D) A6 w0 y├──02.分类任务 3 A! V+ {7 Y$ }8 V% A3 |: ~
| ├──2-1 气温数据集与任务介绍 .mp4 22.82M
* W: X) ?7 m2 z" b% |2 j' O| ├──2-2 按建模顺序构建完成网络架构 .mp4 35.08M
! H" Y# ?. z( F3 T$ W! \| ├──2-3 简化代码训练网络模型 .mp4 35.55M
7 z- {8 Q0 N1 Y| ├──2-4 分类任务概述 .mp4 13.81M
% h: R9 t/ e4 c3 k& J$ w| ├──2-5 构建分类网络模型 .mp4 29.20M0 }& r% t; M# z! q8 J( c
| └──2-6 DataSet模块介绍与应用方法 .mp4 33.73M
( `$ T/ l! C+ H: Z( f4 J├──03.卷积神经 5 Y' n& B* z' @ U: o6 L) p4 o
| ├──3-1 卷积神经网络应用领域 .mp4 26.64M
, C" u7 i! q) k% U2 D2 a| ├──3-10 VGG网络架构 .mp4 20.55M% `- ~6 A. \" I
| ├──3-11 残差网络Resnet .mp4 18.38M% g6 H( F' a5 B m- P8 ^5 b' r
| ├──3-12 感受野的作用 .mp4 16.77M2 b7 [; @1 N1 e6 ^8 O5 o
| ├──3-2 卷积的作用 .mp4 23.60M
0 I8 S/ q) j+ o( ?9 A| ├──3-3 卷积特征值计算方法 .mp4 22.68M
. a. \" T9 o8 z D* K| ├──3-4 得到特征图表示 .mp4 18.47M
/ S5 F5 @! }, S| ├──3-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4 20.39M
( n# L3 A& C7 R# p7 [3 N# V3 q4 b3 T3 v" J| ├──3-6 边缘填充方法 .mp4 17.93M
2 Q9 U \7 y# o) O' `| ├──3-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4 22.04M5 x: R7 z7 `+ l9 I) n
| ├──3-8 池化层的作用 .mp4 11.33M* H" W' V) f& Y; @ F
| └──3-9 整体网络架构 .mp4 17.99M
+ E4 O+ V7 u" i9 @) H, y& a├──04.图像识别
+ W+ \5 Z/ x) W6 V2 a| ├──4-1 卷积网络参数定义 .mp4 24.08M; U7 c' S- s5 v" A6 W6 X& [9 ] z; j
| ├──4-2 网络流程解读 .mp4 30.92M- g% N3 Z' m# Q8 ]* x4 P8 V; P
| ├──4-3 Vision模块功能解读 .mp4 18.00M3 _/ \# q2 M; k$ V4 j# z
| ├──4-4 分类任务数据集定义与配置 .mp4 25.18M
, k4 G+ z+ l( L& ?) x2 w6 ?: H| ├──4-5 图像增强的作用 .mp4 15.96M
! P- D& \2 u; Z5 _' Y; }% Y9 c| ├──4-6 数据预处理与数据增强模块 .mp4 38.83M9 r+ N6 O+ v0 Q/ q
| └──4-7 Batch数据制作 .mp4 33.94M( |9 s% L$ x& m0 R2 ?
├──05.迁移学习
! L4 d, a1 A& W| ├──5-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M( d4 \8 J# V, q; b
| ├──5-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M+ H3 F- B. T, }1 m' g4 y
| ├──5-3 加载训练好的网络模型 .mp4 37.65M/ l2 O9 d4 h& {
| ├──5-4 优化器模块配置 .mp4 19.28M
* J' t @ x' l) ?) t6 d; w" `| ├──5-5 实现训练模块 .mp4 28.11M/ u/ T3 a& a/ w* l- u9 x& f
| ├──5-6 训练结果与模型保存 .mp4 31.65M
* c. `1 M6 d+ K- v4 O7 || ├──5-7 加载模型对测试数据进行预测 .mp4 35.69M
2 D) U) P, }1 z# s| ├──5-8 额外补充-Resnet论文解读 .mp4 54.32M, v; Z/ r% n- w. Q
| └──5-9 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp4 18.56M
& s' _0 Z' R+ D├──06.RNN神经网络
: x1 ~: O7 F8 m3 ~4 a8 A( U| ├──6-1 RNN网络架构解读 .mp4 22.98M
9 N3 V8 `! q& @4 v0 W| ├──6-2 词向量模型通俗解释 .mp4 21.22M2 O1 Y4 c* R6 P0 d B$ z& e
| ├──6-3 模型整体框架 .mp4 27.36M& J+ j$ l5 D" t
| ├──6-4 训练数据构建 .mp4 15.78M- o4 p6 _( |. u# F4 C
| ├──6-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp4 22.57M& }5 U" J) v, d' G8 V; z" d
| └──6-6 负采样方案 .mp4 23.13M
7 K1 W/ X `% T# t8 g( V├──07.文本分类实战
V+ T1 W, c9 O4 K| ├──7-1 任务目标与数据简介 .mp4 28.32M
2 K/ q x1 p" |5 f3 @; k| ├──7-2 RNN模型所需输入格式解析 .mp4 20.10M+ ?+ O! n3 P! H
| ├──7-3 项目配置参数设置 .mp4 38.02M U( o' v) O( X! j5 ?& K2 t! ?
| ├──7-4 新闻数据读取与预处理方法 .mp4 30.80M
- V9 U8 {$ i: p% B4 ^4 X| ├──7-5 LSTM网络模块定义与参数解析 .mp4 34.05M0 A0 `- v, k0 h: c+ z
| ├──7-6 训练LSTM文本分类模型 .mp4 36.80M
- K" \3 _: i- \5 W) }! X| ├──7-7 Tensorboardx可视化展示模块搭建 .mp4 35.19M
" G3 C0 n( q! r2 ~1 l5 I$ A| ├──7-8 CNN应用于文本任务原理解析 .mp4 23.39M/ z2 ?7 E. M2 H6 S* K; e8 Z2 f( E8 x
| └──7-9 网络模型架构与效果展示 .mp4 43.64M
4 l# z' r. S" ~) s* G├──08.对抗生成网络架构 & g2 C: n7 |2 a
| ├──8-1 对抗生成网络通俗解释 .mp4 21.20M0 e0 `$ \( v, b+ ~
| ├──8-2 GAN网络组成 .mp4 11.31M
: w2 a s2 o' G3 r7 ~9 x| ├──8-3 损失函数解释说明 .mp4 42.16M
- o j7 W4 p/ n4 e7 [- I| ├──8-4 数据读取模块 .mp4 30.18M" g2 x/ @2 A9 L+ S b4 w0 ^* `( e& G1 I
| └──8-5 生成与判别网络定义 .mp4 36.40M
9 w0 Y1 {1 C# y" C├──09.CycleGan开源实战 1 l0 l0 z& O5 y2 L8 i* i
| ├──9-1 CycleGan网络所需数据 .mp4 29.60M
4 ~% {4 \ ]7 |' K7 k7 h, g0 A| ├──9-10 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp4 25.88M
8 f# q5 ?- C/ D* U| ├──9-2 CycleGan整体网络架构 .mp4 21.20M; q8 U) K1 E; H5 W2 ]2 k# K! r
| ├──9-3 PatchGan判别网络原理 .mp4 10.98M$ U% |4 B; n8 u4 p( @
| ├──9-4 Cycle开源项目简介 .mp4 30.04M
/ ]( r# Q% v5 V( v5 T| ├──9-5 数据读取与预处理操作 .mp4 47.99M
6 ^. m- [9 J8 G. r0 [% H9 K: l4 c! P| ├──9-6 生成网络模块构造 .mp4 50.15M. r4 s* B( g: j4 N, b
| ├──9-7 判别网络模块构造 .mp4 20.60M! L4 \4 J5 K+ i. |9 [! @# w/ M
| ├──9-8 损失函数：identity loss计算方法 .mp4 39.50M
8 C6 `9 c3 @, }% c/ Z3 t+ Q3 Q. ^2 ~; r| └──9-9 生成与判别损失函数指定 .mp4 53.89M3 `1 g- Z( i; ^$ o5 v- j. b
├──10.OCR文字识别
: d) R6 E, r" Y5 q9 n/ o| ├──10-1 OCR文字识别要完成的任务 .mp4 24.85M
1 p4 j2 b" @) _* ]* Y| ├──10-2 CTPN文字检测网络概述 .mp4 17.77M
& T- R" A: t5 L! Z [| ├──10-3 序列网络的作用 .mp4 21.76M
8 t& b: {% \# P0 }: w| ├──10-4 输出结果含义解析 .mp4 16.33M
8 F5 {% T, X$ ]' N: W4 n$ T| ├──10-5 CTPN细节概述 .mp4 21.25M
' w6 T$ p1 D8 N/ @- C A i- l1 \- J| ├──10-6 CRNN识别网络架构 .mp4 14.93M
- D; Z! R: \& }# f5 B4 U| └──10-7 CTC模块的作用 .mp4 9.76M8 B8 u7 o, M2 N
├──11.OCR文字识别实战 7 [$ y! }7 W5 G, l6 U5 R
| ├──11-1 OCR文字检测识别项目效果展示 .mp4 17.01M- |9 v, [) g& m; z4 b+ m8 p3 r
| ├──11-2 训练数据准备与环境配置 .mp4 28.99M" N3 _& }4 q/ M' ^( c
| ├──11-3 检测模块候选框生成 .mp4 33.93M
. x( p2 U' A5 e; R| ├──11-4 候选框标签制作 .mp4 35.32M, |8 [9 o# J( }* T& G
| ├──11-5 整体网络所需模块 .mp4 20.74M
; Z8 a% Y; g" N8 P| ├──11-6 网络架构各模块完成的任务解读 .mp4 32.29M1 s1 _( c7 I9 }0 ~! Q& _& D- p
| ├──11-7 CRNN识别模块所需数据与标签 .mp4 17.36M N/ x: L: N" v- \% e, n# ]+ ]" C
| └──11-8 识别模块网络架构解读 .mp4 39.29M' X: y7 F" B1 {' c% B- ^
├──12.3D卷积视频分析 # S& z) \- m) F- B
| ├──12-1 3D卷积原理解读 .mp4 22.38M* k! x1 s) m1 u0 W* O
| ├──12-2 UCF101动作识别数据集简介 .mp4 28.20M) R. q5 ]/ X' v( k) X( x/ n
| ├──12-3 测试效果与项目配置 .mp4 49.26M' v7 L. Y" F6 i2 I9 n6 ?
| ├──12-4 视频数据预处理方法 .mp4 31.22M
' E2 `3 {0 ~9 @2 d$ E| ├──12-5 数据Batch制作方法 .mp4 42.91M
9 |7 K `: W; s5 @ c| ├──12-6 3D卷积网络所涉及模块 .mp4 37.23M M9 }) d Q, \' l: N& e
| └──12-7 训练网络模型 .mp4 36.66M+ m; W; P) e! |7 M! @' H
├──13.BERT框架
3 L& W S+ E! X. o) j7 \| ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp4 11.28M
0 U q. ~. d' R3 X% O+ C* i& O" Y| ├──13-10 训练实例 .mp4 23.51M
6 R ?' Y! W% M/ J# `0 v9 ]| ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp4 23.32M
/ a# F% W5 O3 z. Z& ^% n| ├──13-3 注意力机制的作用 .mp4 15.95M8 ?: Q9 d5 h5 N' }
| ├──13-4 self-attention计算方法 .mp4 23.89M
1 z* g$ m: u) P9 h| ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp4 21.35M
, ^" b% e* D4 k, P| ├──13-6 Multi-head的作用 .mp4 20.10M
4 O) w6 H/ T: g2 }$ Z: |' {| ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp4 17.16M
4 ~* X2 @$ A; T* M* c" c) h, e| ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp4 22.55M6 S* j2 R5 q# Q. N1 f7 K
| └──13-9 BERT模型训练方法 .mp4 20.74M, q# n* ?; x4 x
├──14.BERT源码 # E% P9 W+ V/ [. J) S0 u& }; C+ A* v) M
| ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp4 30.48M' B9 H/ u! Y" n1 u: R9 t/ A0 `6 C$ B) }
| ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp4 55.59M
9 G& O* |8 n3 Y! ^' I2 X| ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp4 45.84M
- s! T" j% W& o7 W% H, j| ├──14-12 训练BERT模型 .mp4 45.87M/ a! Q4 n1 w7 e% K3 L$ ]8 p
| ├──14-2 项目参数配置 .mp4 53.10M" I* T0 s0 i9 d. t+ N3 `
| ├──14-3 数据读取模块 .mp4 40.40M
; j* d j8 a, ^$ V! {! Z| ├──14-4 数据预处理模块 .mp4 43.13M
( U- p/ Q. q' H( W# t| ├──14-5 tfrecord制作 .mp4 53.83M
# A& x: c$ k; }) B| ├──14-6 Embedding层的作用 .mp4 33.81M
$ n; B3 V+ T) o1 E| ├──14-7 加入额外编码特征 .mp4 44.61M
3 n) V+ `& \# w) H* t7 _8 K$ l6 k| ├──14-8 加入位置编码特征 .mp4 24.95M
0 j6 K, A2 w1 I| └──14-9 mask机制 .mp4 43.04M
3 N2 }% Z3 N8 S7 n- M5 i# L, V. `- G& G, E├──15.PyTorch实战
9 r# A. r% Y+ N4 H# Z: K0 m9 p| ├──15-1 项目配置与环境概述 .mp4 27.03M
# E) ` [. z9 R) d9 p# q% {+ P9 P F| ├──15-2 数据读取与预处理 .mp4 22.02M0 f3 G7 l- b" T8 r
| ├──15-3 网络结构定义 .mp4 31.07M2 f& E1 s, }/ C# F1 j
| └──15-4 训练网络模型 .mp4 36.62M. P }8 G1 l+ J/ c* C
├──16.PyTorch框架实战 ! J( J; [) R1 i- z6 F
| ├──16-1 项目模板各模块概述 .mp4 34.01M! u- q J% `* I, L) P/ H
| ├──16-2 各模块配置参数解析 .mp4 36.02M
4 h1 E& ~+ s. Z# W) `| ├──16-3 数据读取与预处理模块功能解读 .mp4 46.17M2 H# G, H. E$ k$ j1 L$ C& O8 }
| ├──16-4 模型架构模块 .mp4 29.43M
J, d2 F! ?9 l. G7 Y| ├──16-5 训练模块功能 .mp4 45.07M
( v5 t2 v/ }( p$ T$ ]. _. s| ├──16-6 训练结果可视化展示模块 .mp4 32.85M4 o( R4 H( v0 P. x! h
| └──16-7 模块应用与BenckMark解读 .mp4 55.63M. t5 @" Z: ?) M I$ \9 j/ _# C
└──代码+资料 & a: Z/ z, O; Z0 t3 Z; |: j
| ├──PPT 1 y# [2 c$ R7 V/ T3 a* W
| | └──PyTorch .pdf 2.56M A7 p' `/ z+ t- C( ]0 ^" P& |7 r
| ├──第01章：PyTorch框架基本处理操作 .zip 98.58M% b9 k8 T0 n2 K2 Y& ]
| ├──第02章：神经网络实战分类与回归任务 .zip 15.82M
$ U0 b+ {- C [% x: g| ├──第03章：卷积神经网络 .rar 2.09M6 A F& e- c" ?: L% Q1 x" ^$ d$ H
| ├──第04章：图像识别核心模块实战解读 .zip 336.95M
/ L y: t8 f0 N' b( `| ├──第06章：word2vec通俗解释 .zip 2.15M& d' p% D; p4 h8 O. U! |. ~
| ├──第07章：新闻数据集文本分类实战 .zip 31.53M- k2 X8 U7 \+ J& ~9 G
| ├──第08章：对抗生成网络架构原理与实战解析 .zip 35.28M6 Y& S- y/ o1 L; g# r
| ├──第09章：基于CycleGan开源项目实战图像合成 .zip 1.60G
$ N; X% i9 d5 ?1 n' X7 J: k| ├──第11章：OCR文字识别项目实战 .zip 423.83M4 s* ?! `) A+ N0 K7 Q
| ├──第12章：基于3D卷积的视频分析与动作识别 .zip 845.84M, t) H- W5 R& L2 n
| ├──第13章：自然语言处理通用框架BERT原理解读 .rar 1.46M8 Z6 e" ?# x1 c( T5 a" P! o( V1 K
| ├──第14章：谷歌开源项目BERT源码解读（官方TF版） .rar 992.70M
g; W Z7 J4 Z7 N3 {9 T| ├──第15章：BERT .zip 732.89M
- k& G @, d& ]: D, ]| └──第16章：PyTorch框架实战模板解读 .zip 69.22M5 \- K l# j. x: k
; n) _; d! S3 y9 n, w- P
, o" S/ v0 T$ H' i; z5 q9 q/ h( _% N% @
, s1 ^2 I* Z/ Y- i
* }6 h3 C% [1 p5 {资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
( ]- W) z4 c- t6 B Q- J6 ^: T) P
6 H9 J# F, t. N H- u9 B7 t$ X8 T) _. M, f! k& A+ @; I5 b8 s
& R0 a' D( J v9 S
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
[复制链接]
发表于 2023-5-30 00:57:01
