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Java自学网»论坛 › IT视频教程 › IT教程 › 网易-深度学习与pytorch入门实战
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网易-深度学习与pytorch入门实战

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跟我搞一头包

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发表于 2024-2-24 11:39:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
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6 o% O/ |, L) J/ A资源目录- q, U  W0 m+ g' L4 S
├──深度学习与PyTorch入门实战教程  : `; F! k  b: _
|   ├──0.深度学习与PyTorch入门实战教程  5 f/ w& v, ^$ ~# K7 q: @; o
|   ├──1.深度学习初见  $ T. `* a. F6 {8 z9 ~+ H
|   |   ├──课时1 深度学习框架简介.mp4  11.88M
9 u& u0 a, P' [|   |   └──课时2 PyTorch功能演示.mp4  14.90M  N9 P6 F; t& b0 o! w( }. a
|   ├──10.CIFAR10与ResNet实战  7 a  J+ f# l6 b  U
|   |   ├──课时76 CIFAR10数据集介绍.mp4  17.00M
( I+ ^3 U- w+ Y) u$ x& V|   |   ├──课时77 卷积神经网络实战-1.mp4  29.58M4 ]- L- w# l( l4 |, S
|   |   ├──课时78 卷积神经网络实战-2.mp4  16.12M
  }2 P; s% n" L4 N/ a|   |   ├──课时79 卷积神经网络训练.mp4  16.43M  m# J- x) n* X- ]. i9 g0 M% v
|   |   ├──课时80 ResNet实战-1.mp4  16.10M
' |1 R, F( M# D; |; D9 e3 s|   |   ├──课时81 ResNet实战-2.mp4  38.02M7 _1 U5 i$ v+ ]
|   |   ├──课时82 ResNet实战-3.mp4  30.74M+ K* ~$ F4 W9 P; M" p7 A
|   |   ├──课时83 ResNet实战-4.mp4  14.44M
/ m: K7 C' e" r0 l|   |   └──课时84 实战小结.mp4  46.86M3 o" b+ {2 I* _  z8 ~5 U. \1 G! r) {" z
|   ├──11.循环神经网络RNN&LSTM  
# q( ^9 s8 P+ Y3 q$ {% M& j; @|   |   ├──课时85 时间序列表示方法.mp4  21.05M
! d$ S1 E4 J4 D( G" s5 x. P|   |   ├──课时86 RNN原理-1.mp4  13.21M3 @: J4 `! i6 |& A" ~0 g
|   |   ├──课时87 RNN原理-.mp4  44.52M# |% I8 U+ ]4 U+ S, S0 E. J
|   |   ├──课时88 RNN Layer使用-1.mp4  13.86M0 a: E0 I! K! z; Z
|   |   ├──课时89 RNN Layer使用-2.mp4  12.67M
% z8 C  ]. y9 U|   |   ├──课时90 时间序列预测实战.mp4  20.18M
& \3 Y% ]- n1 e) v0 z6 o( V' W8 o|   |   ├──课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp4  20.19M
  W% d6 f4 f  T|   |   ├──课时92 LSTM原理-.mp4  41.29M
1 ]4 t/ t6 t! ^! G( Q+ E+ O$ R|   |   ├──课时93 LSTM原理-2.mp4  16.15M) f5 s5 G8 ?, M! K' [* y2 D
|   |   ├──课时94 LSTM Layer使用.mp4  42.54M& J% m% s9 z/ C5 _
|   |   └──课时95 情感分类问题实战.mp4  117.38M
9 l& x) u5 M3 ]. i: f8 T|   ├──12.迁移学习-实战宝可梦精灵  8 W. z5 U) Y3 M" c2 l# v" z; }
|   |   ├──课时100 自定义数据集实战-3.mp4  16.26M
2 ]7 X4 c- U7 n0 ?! T# e|   |   ├──课时101 自定义数据集实战-4.mp4  14.87M6 `$ l7 w9 \' h1 o
|   |   ├──课时102 自定义数据集实战-5.mp4  21.10M8 o: X0 n8 ~+ D0 h
|   |   ├──课时103 自定义网络.mp4  14.66M
- G2 c  V( M- f& o; m3 Y5 J|   |   ├──课时104 自定义网络训练与测试.mp4  33.43M  \# i, z) }2 o7 M$ J1 {% E1 A
|   |   ├──课时105 自定义网络实战.mp4  54.50M
$ l5 A" |7 b8 V( `7 j$ \|   |   ├──课时106 迁移学习.mp4  7.74M% J" A# G3 X" ?+ i) w. a- E
|   |   ├──课时107 迁移学习实战.mp4  15.81M' k6 y3 [5 J8 e* b7 n7 _
|   |   ├──课时96 Pokemon数据集.mp4  47.89M* ?8 Z2 _* j7 r2 m( ]4 U: e% }; x
|   |   ├──课时97 数据预处理.mp4  17.77M4 H* J9 C0 t4 D9 D
|   |   ├──课时98 自定义数据集实战-1.mp4  31.82M
) G9 ]6 g! l& O' j5 v|   |   └──课时99 自定义数据集实战-2.mp4  14.07M
& Z1 S* I  x, @7 B. ]1 e9 ?; X|   ├──13.自编码器Auto-Encoders  
# t- L! |5 W- t% g|   |   ├──课时108 无监督学习.mp4  58.49M
7 T# g0 S) m4 \8 ]2 w|   |   ├──课时109 Auto-Encoder原理.mp4  17.35M
$ J2 D! _: y" ~4 L1 s5 ~1 d|   |   ├──课时110 Auto-Encoder变种.mp4  13.97M* p6 Y0 _: p8 T, Q# u+ T
|   |   ├──课时111 Adversarial Auto-Encoder.mp4  13.15M
7 f9 M7 g( X2 c6 S& O|   |   ├──课时112 变分Auto-Encoder引入.mp4  65.24M* C) @9 h; X/ l7 g
|   |   ├──课时113 Reparameterization trick.mp4  12.81M2 D+ O  O. v" {
|   |   ├──课时114 变分自编码器VAE.mp4  17.74M
7 I7 V. a" F) ~" I' X5 ~: n|   |   ├──课时115 Auto-Encoder实战-1.mp4  15.98M
; C4 p( l% H6 t" o8 c|   |   ├──课时116 Auto-Encoder实战-2.mp4  43.17M
3 Q" T4 u5 q- T|   |   ├──课时117 变分Auto-Encoder实战-1.mp4  27.67M
4 i5 w/ A8 T! H5 a$ e; O; x|   |   └──课时118 变分Auto-Encoder实战-2.mp4  39.49M! X8 Q8 B% R& z/ I+ G3 R4 A
|   ├──14.对抗生成网络GAN  
, e, A0 o; {( v( O0 t4 J& z|   |   ├──课时119 数据的分布.mp4  12.38M
& F* z; F* d8 M; M' [( ~|   |   ├──课时120 画家的成长历程.mp4  19.81M5 E% d1 `0 `, R: O
|   |   ├──课时121 GAN原理.mp4  18.09M8 ^0 t( }  Y% Z, }) r
|   |   ├──课时122 纳什均衡-D.mp4  13.87M
! q! S% M* R$ ?  F2 i) u|   |   ├──课时123 纳什均衡-G.mp4  31.64M
. E- G! I: e4 P" G1 M/ ~|   |   ├──课时124 JS散度的缺陷.mp4  34.46M' [0 ~$ F% _: B
|   |   ├──课时125 EM距离.mp4  12.58M' q# m* I& k* R; V* y0 t+ ^
|   |   ├──课时126 WGAN与WGAN-GP.mp4  22.31M
; s% h5 E! p& z! d0 i|   |   ├──课时127 GAN实战-GD实现.mp4  21.25M+ C. i0 K, [/ M. ~' j7 D/ Z5 M
|   |   ├──课时128 GAN实战-网络训练.mp4  24.35M$ M, C; D" [# c: R
|   |   ├──课时129 GAN实战-网络训练鲁棒性.mp4  15.17M
% T7 o) C# y6 r$ L  q' @|   |   └──课时130 WGAN-GP实战.mp4  27.25M' @7 W9 J- |* W; O- e  A$ d
|   ├──15.【选看】Ubuntu开发环境安装  
; I& Z7 L! ^5 s! k|   |   ├──课时131 Ubuntu系统安装.mp4  16.90M; L4 m: d6 y" Y; q3 e
|   |   ├──课时132 Anaconda安装.mp4  25.76M0 u. N$ b2 W+ @& }; Z5 L: C
|   |   ├──课时133 CUDA 10安装.mp4  24.22M
: H& d" m' j& V' M|   |   ├──课时134 环境变量配置.mp4  21.85M
1 y5 u& ^6 S& b* \6 @$ q/ Z& Z|   |   ├──课时135 cudnn安装.mp4  16.76M
$ a3 ?5 w" ^9 f, N|   |   └──课时136 PyCharm安装与配置.mp4  83.20M
& d* j% e* R7 k( r7 B9 F9 O# b; q+ ?|   ├──16.【选看】人工智能发展简史  2 Y8 q5 C: q/ w  e+ F8 q! k
|   |   ├──课时137 生物神经元结构.mp4  5.87M$ I0 z: E+ L2 x
|   |   ├──课时138 感知机的提出.mp4  13.56M/ }' F9 X% K# Q4 r, s" F7 K/ ?- m
|   |   ├──课时139 BP神经网络.mp4  68.15M2 ?; V; v% ]: B. r6 x
|   |   ├──课时140 CNN和LSTM的发明.mp4  65.62M
- N: ?# f) g1 T- O( e|   |   ├──课时141 人工智能的低潮.mp4  59.45M4 u! M! y& H: u
|   |   ├──课时142 深度学习的诞生.mp4  14.61M
0 m1 Q; |* S8 P6 U' i+ \8 i4 \+ r|   |   └──课时143 深度学习的繁荣.mp4  94.11M
0 J- U! v7 V  U" L|   ├──17.【选看】Numpy实战BP神经网络  : h" t6 u4 {. f* B9 s5 q% Z+ N
|   |   ├──课时144 权值的表示.mp4  35.99M, [; e' u" h* W+ d1 u
|   |   ├──课时145 多层感知机的实现.mp4  14.03M# N" E" F0 l4 z* R% ?
|   |   ├──课时146 多层感知机前向传播.mp4  14.57M5 ]. s2 Y# K( i& z+ g
|   |   ├──课时147 多层感知机反向传播.mp4  14.51M0 O: T0 g2 K/ R& Z7 t2 Z, G  D
|   |   ├──课时148 多层感知机反向传播-2.mp4  13.81M
& y( a( G1 q0 Q0 O4 N% a|   |   ├──课时149 多层感知机反向传播-3.mp4  13.82M! S1 _1 J& ^7 s: C! g, c
|   |   ├──课时150 多层感知机的训练.mp4  15.98M" ?6 Q5 _+ u& }7 a& Y3 N- P
|   |   ├──课时151 多层感知机的测试.mp4  19.15M
# d0 h6 p. q( X& t( ?2 Z|   |   └──课时152 实战小结.mp4  12.16M
! M, r% t; L9 Q* }% m|   ├──2.开发环境安装  ! m$ `4 |: c$ J" _/ T. V$ m3 e
|   |   └──课时3 开发环境安装（简介）.mp4  20.42M" S1 g$ i6 G8 l6 R3 m
|   ├──3.回归问题  & P- V* Q. ?: x0 A  P
|   |   ├──课时10 手写数字识别初体验-2.mp4  9.39M
4 z9 d' F% N& A9 @- a|   |   ├──课时11 手写数字识别初体验-3.mp4  9.17M* ?  f) h3 {: L% Z+ ?9 m; l; r
|   |   ├──课时12 手写数字识别初体验-4.mp4  11.01M; R7 m; D! c9 n3 _/ ^
|   |   ├──课时13 手写数字识别初体验-5.mp4  10.58M
3 u1 l, R* V: e( [& D7 \/ B% Q|   |   ├──课时4 简单回归问题-.mp4  23.92M
3 o4 p% z. _  f; ^9 X. ]. c! ]|   |   ├──课时5 简单回归问题-2.mp4  20.77M3 h- |4 z2 \6 c  p2 Y, H( b; V) k* e- F
|   |   ├──课时6 回归问题实战.mp4  13.16M6 f" @3 H0 B& T. y& O
|   |   ├──课时7 分类问题引入-1.mp4  34.27M
4 b$ g% l  f6 b+ j|   |   ├──课时8 分类问题引入-2.mp4  12.71M9 r8 |5 O- y2 S, F6 R# v  G
|   |   └──课时9 手写数字识别初体验-1.mp4  8.90M' }) o  V* E5 w# Z7 m& t
|   ├──4.PyTorch基础教程  % G) F- M' g6 \. f1 ^
|   |   ├──课时14 张量数据类型-1.mp4  13.38M7 z9 f% |% s: @# D
|   |   ├──课时15 张量数据类型-2.mp4  20.19M
+ K8 k1 @/ J; G4 ^' G: f. H' S|   |   ├──课时16 创建Tensor-1.mp4  15.35M
) J% B( F( S1 i6 D" L$ B1 y/ f|   |   ├──课时17 创建Tensor-2.mp4  18.96M
# `* K6 a" C; _8 R  u|   |   ├──课时18 索引与切片-1.mp4  17.25M
3 Z/ b( m; |" G; j; d% V. J|   |   ├──课时19 索引与切片-2.mp4  16.20M8 x8 n& \' `2 U1 O
|   |   ├──课时20 维度变换-1.mp4  10.80M
' X+ ?  B6 k, E# G|   |   ├──课时21 维度变换-2.mp4  13.83M
( X6 x& W% G! r% k|   |   ├──课时22 维度变换-3.mp4  11.01M
3 o  i! _$ q8 K6 N|   |   └──课时23 维度变换-4.mp4  15.48M* X1 o) p' O" x# r6 E; n9 J
|   ├──5.PyTorch进阶教程    u% C) I$ S/ r' G2 u( i6 P
|   |   ├──课时24 Broadcasting-1.mp4  11.81M
; o% Y3 W( i7 G% O5 }|   |   ├──课时25 Broadcasting-2.mp4  17.38M
9 P7 J' r) r8 O' Z|   |   ├──课时26 Broadcasting-3.mp4  7.90M
& p* G. H$ `& H0 C8 A& D|   |   ├──课时27 合并与分割-1.mp4  15.10M
. Y( Q: g4 Y  @|   |   ├──课时28 合并与分割-2.mp4  9.82M6 V5 P2 q9 o$ l  h; a
|   |   ├──课时29 数学运算-1.mp4  11.18M
7 C+ ~2 I$ @5 m, m|   |   ├──课时30 数学运算-2.mp4  53.06M
4 I: b" @: X, o# a; s4 R|   |   ├──课时31 属性统计-1.mp4  15.46M7 Q1 }* r( m$ c, [1 G; P- f
|   |   ├──课时32 属性统计-2.mp4  17.47M3 Q: L3 m4 m; T! b+ q$ V
|   |   └──课时33 高阶操作.mp4  22.88M/ d: P/ O  q) H4 B. `+ h% j7 V
|   ├──6.随机梯度下降  
/ q( v3 {3 u+ k7 I|   |   ├──课时34 什么是梯度-1.mp4  13.99M
# `5 \! [; O2 r1 T|   |   ├──课时35 什么是梯度-2.mp4  23.40M
3 k% C2 Q8 n; {9 {( w# k3 E. ]|   |   ├──课时36 常见函数的梯度.mp4  8.66M% d0 p9 i; R. ~7 \8 l7 w. `1 b
|   |   ├──课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp4  17.96M$ ^0 L% [. o1 P' E0 ~4 H& B9 J
|   |   ├──课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp4  11.72M
. W, r$ ^. K. A  k+ J|   |   ├──课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp4  9.39M8 d+ [% b  Z8 M! ~1 P3 P; Q
|   |   ├──课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp4  18.05M
2 _3 ]' }4 ~) |5 m' a! Z& e|   |   ├──课时41 感知机的梯度推导-1.mp4  17.80M
# ]# r  S# m3 I8 E+ H4 J|   |   ├──课时42 感知机的梯度推导-2.mp4  17.71M
& B2 l. Y; f# G  L9 {6 o, y|   |   ├──课时43 链式法则.mp4  14.99M. Y% V. W0 p! g
|   |   ├──课时44 反向传播算法-1.mp4  18.12M. Y7 Q$ Y9 z0 J8 U
|   |   ├──课时45 反向传播算法-2.mp4  9.67M& q3 B, l9 i% H' y# q% [
|   |   └──课时46 优化问题实战.mp4  65.18M5 `( N! X. o/ j/ T4 u
|   ├──7.神经网络与全连接层  " q8 T* J% F! R+ Q3 w$ S: N& J. ?
|   |   ├──课时47 Logistic Regression.mp4  64.90M. a  h  Y5 {. W- I0 W
|   |   ├──课时48 交叉熵-1.mp4  12.52M9 B3 u; m3 @7 }# s
|   |   ├──课时49 交叉熵-2.mp4  12.79M* m- S# `+ u- Q, Q* Q  C/ y/ q8 H* V
|   |   ├──课时50 多分类问题实战.mp4  13.60M2 T! Y/ j, Q9 A+ W) K! ]
|   |   ├──课时51 全连接层.mp4  84.34M
5 V; L  d% l  [3 |& `|   |   ├──课时52 激活函数与GPU加速.mp4  55.97M
. {  E  H/ r' F/ F|   |   ├──课时53 MNIST测试实战.mp4  18.25M
: w! H+ O) [  ~5 d& F3 o9 g, Y5 O2 Q|   |   └──课时54 Visdom可视化.mp4  21.15M% N7 z, h; M) J1 @# U
|   ├──8.过拟合  
# B, f2 B% L  ~8 ^. A% ||   |   ├──课时55 过拟合与欠拟合.mp4  19.54M1 c  _3 F$ T% E8 w
|   |   ├──课时56 交叉验证-1.mp4  17.45M/ p/ s3 s. v, z+ H6 s/ V9 u
|   |   ├──课时57 交叉验证-2.mp4  51.69M
% r! p0 h2 `$ H4 _3 h|   |   ├──课时58 Regularization.mp4  59.69M) o) I9 ^8 @, v6 ]
|   |   ├──课时59 动量与学习率衰减.mp4  77.18M- Y8 K- K" ?0 n% r( a3 N
|   |   └──课时60 Early stopping, dropout等.mp4  20.76M( t9 n# Z" n( H3 _
|   └──9.卷积神经网络CNN  
- C! ]1 Z) ]8 I|   |   ├──课时61 什么是卷积-1.mp4  23.03M! s0 s) L: |' Q
|   |   ├──课时62 什么是卷积-2.mp4  18.14M
/ R$ C5 H* }4 s: ]' s% o|   |   ├──课时63 卷积神经网络-1.mp4  16.15M1 ?! _( |+ @) n2 g) Q! d  i4 S
|   |   ├──课时64 卷积神经网络-2.mp4  81.52M
& P% L9 x6 E& c$ m) [|   |   ├──课时65 卷积神经网络-3.mp4  12.68M
. e7 D4 R7 q5 h, `$ ?|   |   ├──课时66 池化层与采样.mp4  14.99M
% x: C5 t1 w3 n2 A|   |   ├──课时67 BatchNorm-1.mp4  13.76M
! J% n( W# |" i  v: z6 v- [|   |   ├──课时68 BatchNorm-2.mp4  79.51M, h6 t- ]7 r, a- F$ T$ _8 e
|   |   ├──课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp4  17.98M* N7 X% K$ z+ [9 `- Z. t
|   |   ├──课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp4  14.31M
) l9 y$ a) b$ @5 b; O|   |   ├──课时71 ResNet与DenseNet-1.mp4  80.85M! G0 x8 }- ^9 l/ V
|   |   ├──课时72 ResNet与DenseNet-2.mp4  76.41M5 ?# A) S7 u6 [8 X& C+ Z
|   |   ├──课时73 nn.Module模块-1.mp4  15.97M
& s' f0 J/ v, A% a- K|   |   ├──课时74 nn.Module模块-2.mp4  12.42M
8 V! ?# h8 P2 [|   |   └──课时75 数据增强.mp4  19.19M2 L) g: t6 P  n/ X/ n) W3 ~
└──深度学习与PyTorch入门实战教程_源码+课件  
! F) S  w7 z, E* v|   └──Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip  80.87M4 ?: Y! }& ~( S& g" J5 }( P
! g( Q6 e; j" c% g, [' h
6 r. T1 I4 ~. q* z
0 J+ A/ `( C8 X8 n; K( Y% F

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大海捞鱼

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秀水青山

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china_ebaby

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evilsr

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uk4402

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