|
|
& V$ `- w6 L9 l* |: n" I
资源目录& I3 k9 P9 O1 W8 ?5 {
├──深度学习与PyTorch入门实战教程 $ B4 C1 x. i. [9 e* Y1 Q4 |; K
| ├──0.深度学习与PyTorch入门实战教程
: f, X( K' h0 D; b( ? u* E' c# }6 z| ├──1.深度学习初见
: f( I j: d; g$ k& O$ n/ b7 h| | ├──课时1 深度学习框架简介.mp4 11.88M# r* I) Z: X k( d9 r
| | └──课时2 PyTorch功能演示.mp4 14.90M
: A7 l6 r6 l& I) `/ T0 A| ├──10.CIFAR10与ResNet实战
8 _2 ~+ v+ L" s8 s$ i| | ├──课时76 CIFAR10数据集介绍.mp4 17.00M
, V% r# z3 M4 y5 J| | ├──课时77 卷积神经网络实战-1.mp4 29.58M
3 c! h+ A) E- G% q" L4 [| | ├──课时78 卷积神经网络实战-2.mp4 16.12M% V& A% F( n+ m0 C0 ^( ?* q
| | ├──课时79 卷积神经网络训练.mp4 16.43M) |7 \8 c! |5 t* w
| | ├──课时80 ResNet实战-1.mp4 16.10M3 {2 ^/ P: X% Q) V3 `' Q
| | ├──课时81 ResNet实战-2.mp4 38.02M; A( z' S% r/ t( u7 w
| | ├──课时82 ResNet实战-3.mp4 30.74M
! Y4 R: F& j8 O! f5 X| | ├──课时83 ResNet实战-4.mp4 14.44M
5 o' D" ` _4 `# q7 M5 P3 }| | └──课时84 实战小结.mp4 46.86M, j9 L* x( v1 F0 T( u
| ├──11.循环神经网络RNN&LSTM & y, f! m v f3 b9 {
| | ├──课时85 时间序列表示方法.mp4 21.05M
) [$ z5 [% f' E, W! M8 a| | ├──课时86 RNN原理-1.mp4 13.21M3 i W( M6 T9 Q6 B d, j
| | ├──课时87 RNN原理-.mp4 44.52M
5 h& l4 T) A L8 n- j| | ├──课时88 RNN Layer使用-1.mp4 13.86M; P- {: J9 b: z; B: G
| | ├──课时89 RNN Layer使用-2.mp4 12.67M
& h8 _; _: d) V, T! _! v| | ├──课时90 时间序列预测实战.mp4 20.18M
% O* \: W2 z+ E* x| | ├──课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 20.19M( A* v3 p7 C9 B; _' p1 ^5 a
| | ├──课时92 LSTM原理-.mp4 41.29M6 q9 H E: y( j# m4 I. e* n
| | ├──课时93 LSTM原理-2.mp4 16.15M9 L9 ?+ _0 ^/ Q" o/ L7 o
| | ├──课时94 LSTM Layer使用.mp4 42.54M
- d3 z C! x- s| | └──课时95 情感分类问题实战.mp4 117.38M: E: L4 V' s- W9 @# S" T
| ├──12.迁移学习-实战宝可梦精灵 5 I% B; |% D2 x, D" X: ~" ^5 K3 b7 U
| | ├──课时100 自定义数据集实战-3.mp4 16.26M
! [. U# W: m2 E0 n( J/ t| | ├──课时101 自定义数据集实战-4.mp4 14.87M& Z+ ^7 X5 @5 a" `, h, Z
| | ├──课时102 自定义数据集实战-5.mp4 21.10M
$ R& p& W! u/ m0 `9 u| | ├──课时103 自定义网络.mp4 14.66M" G6 g. n$ q' y$ z' ~' F n
| | ├──课时104 自定义网络训练与测试.mp4 33.43M
8 d4 x, ]5 G# s4 T) x, P0 w| | ├──课时105 自定义网络实战.mp4 54.50M
% H6 @# O( X8 x; `( T0 O! l| | ├──课时106 迁移学习.mp4 7.74M
1 J n9 ^, m5 ~: Z$ W* v0 w$ f| | ├──课时107 迁移学习实战.mp4 15.81M* A! @& ^& r. o% ~. x
| | ├──课时96 Pokemon数据集.mp4 47.89M; e! k" l# @( M
| | ├──课时97 数据预处理.mp4 17.77M
1 [; l% ~7 s, o| | ├──课时98 自定义数据集实战-1.mp4 31.82M7 N7 \3 t* g, o6 c- s/ n8 \
| | └──课时99 自定义数据集实战-2.mp4 14.07M
+ a% S6 ?7 |. [1 l- a- h5 E| ├──13.自编码器Auto-Encoders / a# g) v* s# _) F7 {: l
| | ├──课时108 无监督学习.mp4 58.49M
" h# V. I, x. V7 T$ ^| | ├──课时109 Auto-Encoder原理.mp4 17.35M
. y/ B2 b6 m F7 C| | ├──课时110 Auto-Encoder变种.mp4 13.97M7 V3 H6 v- o4 U4 Y: T, B; J, v. Y7 i
| | ├──课时111 Adversarial Auto-Encoder.mp4 13.15M
6 g$ C; h8 M4 g. A; k| | ├──课时112 变分Auto-Encoder引入.mp4 65.24M* g9 F g1 U3 d6 `2 T
| | ├──课时113 Reparameterization trick.mp4 12.81M
1 p! X# ^$ b5 [2 y| | ├──课时114 变分自编码器VAE.mp4 17.74M$ w; |+ V6 C, z' r
| | ├──课时115 Auto-Encoder实战-1.mp4 15.98M' F' J! w" P( X8 g# P% A
| | ├──课时116 Auto-Encoder实战-2.mp4 43.17M
" S6 r- `3 P6 n# l| | ├──课时117 变分Auto-Encoder实战-1.mp4 27.67M
3 `& T8 {4 |% f. O| | └──课时118 变分Auto-Encoder实战-2.mp4 39.49M
& K! t5 P' l! L/ i3 Y| ├──14.对抗生成网络GAN
) l( J3 M2 b: J( L( M| | ├──课时119 数据的分布.mp4 12.38M
: y4 R: l: w8 ?! r| | ├──课时120 画家的成长历程.mp4 19.81M
4 `) y% ?5 v" t+ g, r: [1 f! O| | ├──课时121 GAN原理.mp4 18.09M" w9 b( ^/ ], @
| | ├──课时122 纳什均衡-D.mp4 13.87M
" X1 i# z2 a0 x2 y; P| | ├──课时123 纳什均衡-G.mp4 31.64M
+ T& \* t' e' Q) t+ v6 Q| | ├──课时124 JS散度的缺陷.mp4 34.46M
% l4 o0 d$ y# m4 ^, w$ ]9 t' j r| | ├──课时125 EM距离.mp4 12.58M; L C8 ~$ u- o# g
| | ├──课时126 WGAN与WGAN-GP.mp4 22.31M
( f! d6 ~2 b( N. H: K- V- ~" }: {| | ├──课时127 GAN实战-GD实现.mp4 21.25M
* [+ @4 y7 B. p" s0 v8 A: [! i| | ├──课时128 GAN实战-网络训练.mp4 24.35M8 `" y6 [3 D8 l+ U# U; R
| | ├──课时129 GAN实战-网络训练鲁棒性.mp4 15.17M2 W+ L6 {' ]- O4 _
| | └──课时130 WGAN-GP实战.mp4 27.25M! b7 W9 O p+ r, D+ l: _, P
| ├──15.【选看】Ubuntu开发环境安装 8 c$ ^! ~9 q* H; a; a" Y
| | ├──课时131 Ubuntu系统安装.mp4 16.90M
; U7 `$ K3 E1 v4 V- ?% u| | ├──课时132 Anaconda安装.mp4 25.76M2 u/ K! r4 A5 |' ? ^# d
| | ├──课时133 CUDA 10安装.mp4 24.22M3 T# ]4 f' H7 K8 z3 ~# j
| | ├──课时134 环境变量配置.mp4 21.85M' [" u' o, W3 X5 U u, D
| | ├──课时135 cudnn安装.mp4 16.76M8 V& v' G. x$ f! X7 ~: v( t+ q
| | └──课时136 PyCharm安装与配置.mp4 83.20M
' _6 e/ r; e! W+ w# z4 ?| ├──16.【选看】人工智能发展简史 9 u- M2 w, X( w' Z3 m: R$ M+ K
| | ├──课时137 生物神经元结构.mp4 5.87M
2 n) z$ p3 c# t. s3 U| | ├──课时138 感知机的提出.mp4 13.56M: w' Z$ x# l# x8 k5 [; B
| | ├──课时139 BP神经网络.mp4 68.15M8 n' p8 F: B7 v9 `
| | ├──课时140 CNN和LSTM的发明.mp4 65.62M% s' _: x5 x3 Y" \4 E% S5 @ h. J
| | ├──课时141 人工智能的低潮.mp4 59.45M( V$ a0 {9 w5 a2 r( O3 l; |/ _! W
| | ├──课时142 深度学习的诞生.mp4 14.61M0 B" m& g; o+ M7 I6 z8 j
| | └──课时143 深度学习的繁荣.mp4 94.11M
e; o) j2 u, N R! q/ h| ├──17.【选看】Numpy实战BP神经网络 ) y* M& G, ]4 c- u) A: |
| | ├──课时144 权值的表示.mp4 35.99M# H. ]4 S8 B+ o. ]# d t
| | ├──课时145 多层感知机的实现.mp4 14.03M1 E: A3 E, n; \2 K! Y
| | ├──课时146 多层感知机前向传播.mp4 14.57M
0 s3 {( i4 I) K7 I: l/ V8 O( h| | ├──课时147 多层感知机反向传播.mp4 14.51M
1 v$ E3 N, T7 S3 I7 y* \| | ├──课时148 多层感知机反向传播-2.mp4 13.81M7 s- N( Y6 V- f
| | ├──课时149 多层感知机反向传播-3.mp4 13.82M
' T7 q1 x1 U5 x8 b/ ^- \1 |9 u| | ├──课时150 多层感知机的训练.mp4 15.98M3 ]2 t$ K/ n% @
| | ├──课时151 多层感知机的测试.mp4 19.15M H; z) N- }/ l+ E* x6 P
| | └──课时152 实战小结.mp4 12.16M
6 `8 J% }8 [: l: A! x" N0 ]| ├──2.开发环境安装
$ _. S- {. H9 c" e8 K| | └──课时3 开发环境安装（简介）.mp4 20.42M
7 W* K1 _5 l# k+ K$ O* Y. b| ├──3.回归问题 8 C3 [: @* c& L; w1 I F
| | ├──课时10 手写数字识别初体验-2.mp4 9.39M
. R$ x2 `8 W4 N& S( p7 \/ i9 D| | ├──课时11 手写数字识别初体验-3.mp4 9.17M% N$ z& [: ~6 j, S
| | ├──课时12 手写数字识别初体验-4.mp4 11.01M
( N4 h6 X$ V. @3 ?$ E7 B| | ├──课时13 手写数字识别初体验-5.mp4 10.58M. c& x! C$ K, H
| | ├──课时4 简单回归问题-.mp4 23.92M q+ C3 Z# Y1 r8 [# V
| | ├──课时5 简单回归问题-2.mp4 20.77M
: e' [' N% f5 C* k5 C5 e o| | ├──课时6 回归问题实战.mp4 13.16M; M. A8 Y2 g' V e4 D
| | ├──课时7 分类问题引入-1.mp4 34.27M
1 H3 x, @% o$ B5 v9 ~2 H| | ├──课时8 分类问题引入-2.mp4 12.71M0 F& Y; a: u9 ?0 M4 [9 c- I$ t/ V
| | └──课时9 手写数字识别初体验-1.mp4 8.90M5 | ?* K8 B6 L) ]+ @) b
| ├──4.PyTorch基础教程 3 p4 K2 A& _5 s( f3 N- ?
| | ├──课时14 张量数据类型-1.mp4 13.38M
# i1 z& w) i& W6 m8 D, j; P| | ├──课时15 张量数据类型-2.mp4 20.19M7 ]2 T4 e% m/ Y3 J. I. ^1 B
| | ├──课时16 创建Tensor-1.mp4 15.35M
% ^. u. n- G' a| | ├──课时17 创建Tensor-2.mp4 18.96M9 m6 I5 @5 v# h; ]9 {1 h+ |6 T
| | ├──课时18 索引与切片-1.mp4 17.25M& @/ u1 ?5 B5 j: K$ x
| | ├──课时19 索引与切片-2.mp4 16.20M5 @, I: Q- K6 T6 b
| | ├──课时20 维度变换-1.mp4 10.80M
) W. r5 Q" [$ P( E& n4 }7 J6 n| | ├──课时21 维度变换-2.mp4 13.83M
* ?# G/ |1 b0 `& R, i5 O7 E, o' _| | ├──课时22 维度变换-3.mp4 11.01M6 u( j, K& O, \: l9 _0 U6 V
| | └──课时23 维度变换-4.mp4 15.48M+ G/ `6 g2 Z3 i7 }" v) e
| ├──5.PyTorch进阶教程 ' \6 r% o, v0 C+ v1 x* W
| | ├──课时24 Broadcasting-1.mp4 11.81M5 J- N( _" |0 [) d# y* O
| | ├──课时25 Broadcasting-2.mp4 17.38M
# T; k2 _1 `: A0 h8 x| | ├──课时26 Broadcasting-3.mp4 7.90M, G% m& {8 ]+ V' y& M3 \
| | ├──课时27 合并与分割-1.mp4 15.10M5 j" D8 Y* Q1 x* D' ~$ n9 X" F
| | ├──课时28 合并与分割-2.mp4 9.82M
2 {8 y" k& h' u. A. E8 j; R! Y| | ├──课时29 数学运算-1.mp4 11.18M
" W8 N. O) H! A# l+ Y| | ├──课时30 数学运算-2.mp4 53.06M6 I7 e+ ^, f! o3 z8 X
| | ├──课时31 属性统计-1.mp4 15.46M
2 V' y5 T1 n# I0 J+ h( _| | ├──课时32 属性统计-2.mp4 17.47M. d4 _2 t0 ^( d. [
| | └──课时33 高阶操作.mp4 22.88M
# O# a# k( X4 b7 J( G \| ├──6.随机梯度下降
" X c& H9 ?* i. ^) Q* O| | ├──课时34 什么是梯度-1.mp4 13.99M
: k; t% ~ x% S8 }% o| | ├──课时35 什么是梯度-2.mp4 23.40M
- C% @5 d' _- H. {& s5 W8 `6 O7 g| | ├──课时36 常见函数的梯度.mp4 8.66M7 q5 E$ s' P2 G8 _) {7 E
| | ├──课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp4 17.96M
, a9 X8 `1 S8 c" j* ]2 [| | ├──课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp4 11.72M. |' S/ Q& d# Y
| | ├──课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp4 9.39M
* a* ?- G5 x7 ?3 ^: D4 d| | ├──课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp4 18.05M
" f5 Y8 m2 n" B9 m6 _! C2 {, O; J/ x| | ├──课时41 感知机的梯度推导-1.mp4 17.80M
0 L8 ~. h4 w$ @) h" y| | ├──课时42 感知机的梯度推导-2.mp4 17.71M8 V4 x1 j: [2 @& O3 ?* {' j7 A& c
| | ├──课时43 链式法则.mp4 14.99M: s' w6 ^ {% v, O* {
| | ├──课时44 反向传播算法-1.mp4 18.12M
6 B# J3 L; A; Z( Q: e: Y1 |. s| | ├──课时45 反向传播算法-2.mp4 9.67M
- v1 G; x) X: ~! m, ^6 W: b| | └──课时46 优化问题实战.mp4 65.18M& C% j2 f' Z$ O, x% {
| ├──7.神经网络与全连接层 5 z$ { r1 m" [9 J3 M+ f
| | ├──课时47 Logistic Regression.mp4 64.90M
2 [# \, V) v* T; M* ]$ n| | ├──课时48 交叉熵-1.mp4 12.52M" F5 i, P" l$ n E
| | ├──课时49 交叉熵-2.mp4 12.79M* u2 K1 Z* @5 l& c/ K' w& |
| | ├──课时50 多分类问题实战.mp4 13.60M
6 B, o8 ] Z u" k4 o4 b| | ├──课时51 全连接层.mp4 84.34M
# Q* R/ v) Q. [: P/ n| | ├──课时52 激活函数与GPU加速.mp4 55.97M
1 |% C3 n- }2 C2 m+ k- Q6 x| | ├──课时53 MNIST测试实战.mp4 18.25M
4 n& l' L6 ]4 M4 l2 w. O1 t| | └──课时54 Visdom可视化.mp4 21.15M
q/ j! {: M0 F; A }6 l/ A7 E| ├──8.过拟合
% r/ d! U" w9 X% D: w| | ├──课时55 过拟合与欠拟合.mp4 19.54M/ K! z, d. i: J3 R6 D' Z0 {$ X
| | ├──课时56 交叉验证-1.mp4 17.45M9 t; Q% v3 q; |6 r4 H0 g( h
| | ├──课时57 交叉验证-2.mp4 51.69M
& V" l1 H! I# Z| | ├──课时58 Regularization.mp4 59.69M
" l/ F% O" V" v& y| | ├──课时59 动量与学习率衰减.mp4 77.18M; \; t5 p w( j9 n) C z
| | └──课时60 Early stopping, dropout等.mp4 20.76M
" L7 t7 n5 I) W( W| └──9.卷积神经网络CNN
) S1 I- S' [( n1 |! Y6 _| | ├──课时61 什么是卷积-1.mp4 23.03M
: u; \0 i" f7 n# g$ w| | ├──课时62 什么是卷积-2.mp4 18.14M- |: ]5 U' h; @* V4 c
| | ├──课时63 卷积神经网络-1.mp4 16.15M( ~' ^9 _6 m t, F Y4 Z
| | ├──课时64 卷积神经网络-2.mp4 81.52M
- n$ u/ j) p9 G& ~' S| | ├──课时65 卷积神经网络-3.mp4 12.68M
! D! d4 o9 q( E; R| | ├──课时66 池化层与采样.mp4 14.99M
9 \' K& p! E2 Y$ o- i# }6 m| | ├──课时67 BatchNorm-1.mp4 13.76M# R* C$ t7 e F" ^) ~8 r% X# b1 s
| | ├──课时68 BatchNorm-2.mp4 79.51M
( X; Y6 c S) n- S7 y) F' U| | ├──课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp4 17.98M
! U3 v6 A1 F% B9 T) x| | ├──课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp4 14.31M
! m" A9 Q0 y) ~5 H. y3 ]. y| | ├──课时71 ResNet与DenseNet-1.mp4 80.85M
1 C, v$ O8 c* S1 f/ ~| | ├──课时72 ResNet与DenseNet-2.mp4 76.41M
7 M% M+ d# I: b| | ├──课时73 nn.Module模块-1.mp4 15.97M1 c' h2 q; C, q4 c
| | ├──课时74 nn.Module模块-2.mp4 12.42M$ X! x; C9 H! w, L9 |
| | └──课时75 数据增强.mp4 19.19M% b3 j0 y8 U1 |" H' g8 D3 @
└──深度学习与PyTorch入门实战教程_源码+课件
+ z# E& F [$ @3 d' o| └──Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip 80.87M% Q3 Z; X1 i* I' d: ^. I/ V
6 B0 J& u. O) B" V2 Z, ~
8 m" C8 J5 u2 Z! I% P( e* i
0 x( c0 ]+ f# z: p; \. r* g
@" l) ]6 H/ J% k, x; L资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
+ G% M! \. U/ a# P- y# e4 G7 ]% I ?# p$ g" b6 h- z8 C
7 a5 f+ ?# c+ q$ u
# H) J3 I: A. r) |本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
[复制链接]
发表于 2024-2-24 11:39:01
