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( u+ D: ?& {( |/ b$ ]资源目录
& u+ F- |2 o5 u& ]* K4 y- w* p0 W1 q5 l$ y├──深度学习与PyTorch入门实战教程 ! Z6 c" ?' d4 u/ D3 Y" F
| ├──0.深度学习与PyTorch入门实战教程
# X$ a9 n: a d| ├──1.深度学习初见 / W6 F, C+ `+ d$ J
| | ├──课时1 深度学习框架简介.mp4 11.88M
" e. E& f9 Y( w2 M8 G* M2 H: \; I| | └──课时2 PyTorch功能演示.mp4 14.90M* G( M x6 q6 v+ X* @
| ├──10.CIFAR10与ResNet实战 4 Z" t/ B4 x1 i! i, w2 B/ }% p4 J
| | ├──课时76 CIFAR10数据集介绍.mp4 17.00M
5 t5 j4 A" q! @| | ├──课时77 卷积神经网络实战-1.mp4 29.58M
2 b& N" x+ U$ x2 w0 p| | ├──课时78 卷积神经网络实战-2.mp4 16.12M
1 ?* z' \# X3 E ^: Q8 H& W| | ├──课时79 卷积神经网络训练.mp4 16.43M+ V$ F8 Q( I7 v4 K6 `
| | ├──课时80 ResNet实战-1.mp4 16.10M% W1 P2 b3 H4 _5 D
| | ├──课时81 ResNet实战-2.mp4 38.02M
* Y+ K' @7 I1 K' a. B( G( R| | ├──课时82 ResNet实战-3.mp4 30.74M9 W* A+ ?0 A5 ]1 z( W+ D" j
| | ├──课时83 ResNet实战-4.mp4 14.44M
" X4 z# j, l3 T* S# k+ U| | └──课时84 实战小结.mp4 46.86M
6 X: G6 p- I6 j4 D8 h9 w2 s5 f| ├──11.循环神经网络RNN&LSTM
c m, D9 m" W1 K7 K| | ├──课时85 时间序列表示方法.mp4 21.05M
Q+ I7 e! s6 {9 O( k4 \ Q. n3 e5 R| | ├──课时86 RNN原理-1.mp4 13.21M! ~* q: x& f8 M% X
| | ├──课时87 RNN原理-.mp4 44.52M
5 d+ X" D2 J% f) m8 [( q: I| | ├──课时88 RNN Layer使用-1.mp4 13.86M
" f% ^: E# X1 y6 M* i/ z| | ├──课时89 RNN Layer使用-2.mp4 12.67M
6 ^, ]: C* p. E* N| | ├──课时90 时间序列预测实战.mp4 20.18M. i- |( D4 C# g# C% H' M
| | ├──课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 20.19M
5 _! A( |# I6 r: d# S| | ├──课时92 LSTM原理-.mp4 41.29M
+ I. G) k' R5 J, m; B. B3 x| | ├──课时93 LSTM原理-2.mp4 16.15M' Z# m! D* o+ z" @+ Y9 ?1 |
| | ├──课时94 LSTM Layer使用.mp4 42.54M9 U0 M2 P9 R/ m/ d8 }- K; n
| | └──课时95 情感分类问题实战.mp4 117.38M
. T' P, \$ T' m" U| ├──12.迁移学习-实战宝可梦精灵
) u& x! L, O! q( B; V| | ├──课时100 自定义数据集实战-3.mp4 16.26M
, k( \" d* m! ^ b; W2 F( o| | ├──课时101 自定义数据集实战-4.mp4 14.87M) q' H6 t7 |+ ~
| | ├──课时102 自定义数据集实战-5.mp4 21.10M; F, p' `3 W/ e. K
| | ├──课时103 自定义网络.mp4 14.66M
( {9 B0 Z! {" v* G4 g3 B| | ├──课时104 自定义网络训练与测试.mp4 33.43M0 J1 k }% O f1 M) ~, V. L
| | ├──课时105 自定义网络实战.mp4 54.50M7 j' |" z6 H' Q
| | ├──课时106 迁移学习.mp4 7.74M& K0 s' z) y- I
| | ├──课时107 迁移学习实战.mp4 15.81M
) S) d( f7 }5 T; Y5 u- m| | ├──课时96 Pokemon数据集.mp4 47.89M) e( r0 k5 _3 w7 P' ?% q& A
| | ├──课时97 数据预处理.mp4 17.77M
* P) P" | Y# U) m, || | ├──课时98 自定义数据集实战-1.mp4 31.82M% d2 U4 n0 k9 ?" X
| | └──课时99 自定义数据集实战-2.mp4 14.07M
8 a* [* ?9 g+ x( m. ?( X6 b. z| ├──13.自编码器Auto-Encoders
: q* R" |2 G, b7 E! a| | ├──课时108 无监督学习.mp4 58.49M& k0 G! J5 R% U; k* H7 L& ^" V# |
| | ├──课时109 Auto-Encoder原理.mp4 17.35M$ @8 o8 H8 C. X F8 o3 i' U
| | ├──课时110 Auto-Encoder变种.mp4 13.97M
$ u: v; ^9 L( W- T1 E( {| | ├──课时111 Adversarial Auto-Encoder.mp4 13.15M6 [" d, i( `8 w: b
| | ├──课时112 变分Auto-Encoder引入.mp4 65.24M
- f/ ^( j( |3 M- h| | ├──课时113 Reparameterization trick.mp4 12.81M
2 j& f5 q a/ P( O; q! R7 K| | ├──课时114 变分自编码器VAE.mp4 17.74M9 I& G: I4 U& E
| | ├──课时115 Auto-Encoder实战-1.mp4 15.98M
% J7 M" U5 s- r8 F" Y; ~| | ├──课时116 Auto-Encoder实战-2.mp4 43.17M
+ F, \5 g1 Y$ b4 x- z9 ~& k8 _- U| | ├──课时117 变分Auto-Encoder实战-1.mp4 27.67M
. Q8 K9 K- k- H; _$ q& M; Q| | └──课时118 变分Auto-Encoder实战-2.mp4 39.49M! J" c1 r2 s! ]# D3 g% e8 H
| ├──14.对抗生成网络GAN
, `( J* K4 v* S' j| | ├──课时119 数据的分布.mp4 12.38M; p3 f0 U3 R: g: v% r+ f6 q
| | ├──课时120 画家的成长历程.mp4 19.81M! J4 A$ B! p/ `1 a
| | ├──课时121 GAN原理.mp4 18.09M7 {' _9 L; @9 u7 A F5 p
| | ├──课时122 纳什均衡-D.mp4 13.87M2 }) N2 u1 }# g
| | ├──课时123 纳什均衡-G.mp4 31.64M
) X& m* e& k$ Q; b/ r h| | ├──课时124 JS散度的缺陷.mp4 34.46M
9 E$ e l# L. M0 Z4 Z. w| | ├──课时125 EM距离.mp4 12.58M
. x6 Y6 B! R9 _* r9 W* b) [| | ├──课时126 WGAN与WGAN-GP.mp4 22.31M" W2 G+ K5 ?6 v. F- _* Z
| | ├──课时127 GAN实战-GD实现.mp4 21.25M. a, [' F' C" k) B& P$ m
| | ├──课时128 GAN实战-网络训练.mp4 24.35M
- k4 H% J. q) s& s8 r$ }| | ├──课时129 GAN实战-网络训练鲁棒性.mp4 15.17M' F1 \; _' B+ U, J4 l6 T. b
| | └──课时130 WGAN-GP实战.mp4 27.25M) L [! Q2 U# H; C
| ├──15.【选看】Ubuntu开发环境安装
& q% T& S) O) |! r4 Z| | ├──课时131 Ubuntu系统安装.mp4 16.90M
4 h- o( C( M7 q1 Z7 W% \| | ├──课时132 Anaconda安装.mp4 25.76M4 u! l" v' ^2 t: D$ n$ i1 B
| | ├──课时133 CUDA 10安装.mp4 24.22M
$ z6 x" X! p( C# ^7 X+ K| | ├──课时134 环境变量配置.mp4 21.85M; e7 k5 ]2 C+ l3 n- a1 H9 O
| | ├──课时135 cudnn安装.mp4 16.76M0 p0 q. K0 _. z
| | └──课时136 PyCharm安装与配置.mp4 83.20M
5 E' s6 O* ^& j* `, U" K| ├──16.【选看】人工智能发展简史 * \: q3 n8 u/ s& E/ x9 C$ f8 t
| | ├──课时137 生物神经元结构.mp4 5.87M( ^! B, c( w! x0 J4 x
| | ├──课时138 感知机的提出.mp4 13.56M) g) M5 E/ I" B, }: Y5 v8 Z) i
| | ├──课时139 BP神经网络.mp4 68.15M+ o' A3 z- j6 k! y, R+ d: _ V K
| | ├──课时140 CNN和LSTM的发明.mp4 65.62M& B0 L X( ~& _$ z& U/ M( @
| | ├──课时141 人工智能的低潮.mp4 59.45M/ @% K5 p: Q* D+ u; A. [3 s
| | ├──课时142 深度学习的诞生.mp4 14.61M
' m- ]. V2 o3 H& q| | └──课时143 深度学习的繁荣.mp4 94.11M2 e" D. L/ S" j7 a
| ├──17.【选看】Numpy实战BP神经网络 ! D8 I* U5 w4 U. P3 A+ V
| | ├──课时144 权值的表示.mp4 35.99M
3 ~/ @: ^! L" F; L8 L* T| | ├──课时145 多层感知机的实现.mp4 14.03M$ }0 i) n" G0 ^5 h r% y- x
| | ├──课时146 多层感知机前向传播.mp4 14.57M
# c0 }2 j, H" m' d/ H+ F$ @2 t| | ├──课时147 多层感知机反向传播.mp4 14.51M
( T; o) T3 F: C, @# O| | ├──课时148 多层感知机反向传播-2.mp4 13.81M
( k; j1 ^$ L( M# z4 d6 w| | ├──课时149 多层感知机反向传播-3.mp4 13.82M' V( b# t( F% U' g7 m8 Q
| | ├──课时150 多层感知机的训练.mp4 15.98M
5 u1 H; l3 [. Y| | ├──课时151 多层感知机的测试.mp4 19.15M2 \& O' x/ M1 e" G0 p$ L
| | └──课时152 实战小结.mp4 12.16M# m$ g% r4 k+ l9 T* o
| ├──2.开发环境安装 ( V/ J) T( G# q$ y
| | └──课时3 开发环境安装（简介）.mp4 20.42M
! m" A* {2 s" X. z| ├──3.回归问题
0 k, } |8 J1 M2 V| | ├──课时10 手写数字识别初体验-2.mp4 9.39M
, X8 @" @( F$ j* h- e4 F| | ├──课时11 手写数字识别初体验-3.mp4 9.17M( d1 u$ C1 y1 R% w
| | ├──课时12 手写数字识别初体验-4.mp4 11.01M
h8 d8 K4 b' d( B: u| | ├──课时13 手写数字识别初体验-5.mp4 10.58M
; J' x+ O6 U) J* m3 G$ a| | ├──课时4 简单回归问题-.mp4 23.92M, @$ J0 @+ X" J- o" E0 _: e
| | ├──课时5 简单回归问题-2.mp4 20.77M
$ u% h! N8 b: m( d9 y| | ├──课时6 回归问题实战.mp4 13.16M
9 H. ], T( o7 x; x7 B| | ├──课时7 分类问题引入-1.mp4 34.27M
$ p r( ]/ O9 b| | ├──课时8 分类问题引入-2.mp4 12.71M- D3 l$ I: p5 L8 I x6 i* l3 A
| | └──课时9 手写数字识别初体验-1.mp4 8.90M
0 C- ^( E h- }, d' h2 _| ├──4.PyTorch基础教程 4 z# M0 h" q, e
| | ├──课时14 张量数据类型-1.mp4 13.38M
) {5 F `' T1 o6 [) X1 ?| | ├──课时15 张量数据类型-2.mp4 20.19M. i% p$ h% y" ]% x/ }
| | ├──课时16 创建Tensor-1.mp4 15.35M
z" `. j3 [* w0 P3 o| | ├──课时17 创建Tensor-2.mp4 18.96M2 ]0 {7 K* g$ W/ \) E1 I
| | ├──课时18 索引与切片-1.mp4 17.25M
, z4 c2 B) [; K( _| | ├──课时19 索引与切片-2.mp4 16.20M7 t2 b, P$ G- k* r% E( i
| | ├──课时20 维度变换-1.mp4 10.80M
X/ a# `4 }) C' R' Q4 ~. Y" ~| | ├──课时21 维度变换-2.mp4 13.83M" |; b0 C, n9 @* m; w" U7 S" S, Q0 N
| | ├──课时22 维度变换-3.mp4 11.01M
2 }- V( n, t% m/ _+ ^0 n' c& J| | └──课时23 维度变换-4.mp4 15.48M' ^, }* |' V7 R
| ├──5.PyTorch进阶教程
, I* Y K2 U7 e+ H7 ?" V| | ├──课时24 Broadcasting-1.mp4 11.81M
z7 q {: e* q5 O9 J3 h| | ├──课时25 Broadcasting-2.mp4 17.38M
3 f$ M& a6 E( c0 m# t| | ├──课时26 Broadcasting-3.mp4 7.90M
- O+ e6 ? d2 g b8 g2 {2 f| | ├──课时27 合并与分割-1.mp4 15.10M
) b4 g' Q7 o: z# Z| | ├──课时28 合并与分割-2.mp4 9.82M( f$ o- n" v6 E
| | ├──课时29 数学运算-1.mp4 11.18M
1 H+ }' e* Z3 `7 c| | ├──课时30 数学运算-2.mp4 53.06M& J& k9 s" N8 `; o
| | ├──课时31 属性统计-1.mp4 15.46M
3 ?' p' `: t9 g| | ├──课时32 属性统计-2.mp4 17.47M
$ F$ \4 w* ^8 R2 f- ~: o% A. S| | └──课时33 高阶操作.mp4 22.88M5 Q+ Z9 ?) Z+ x
| ├──6.随机梯度下降 # ^8 Z5 z! C# F' `! d0 w& ^' t
| | ├──课时34 什么是梯度-1.mp4 13.99M& V" x6 V( r: ]2 @( U& X
| | ├──课时35 什么是梯度-2.mp4 23.40M* j, R. U" d) Q1 J# D% g9 @0 s( v/ Y
| | ├──课时36 常见函数的梯度.mp4 8.66M
7 Y- e' L4 K/ ~9 J+ P2 H3 N) f| | ├──课时37 激活函数与Loss的梯度-1.mp4 17.96M e4 p: V6 f0 I' @
| | ├──课时38 激活函数与Loss的梯度-2.mp4 11.72M& n+ ?% u* N7 D
| | ├──课时39 激活函数与Loss的梯度-3.mp4 9.39M4 p1 P! E) J" A0 L- Q$ R' G2 j8 U
| | ├──课时40 激活函数与Loss的梯度-4.mp4 18.05M
& H; z; z+ X) T9 h| | ├──课时41 感知机的梯度推导-1.mp4 17.80M
) e9 @( G+ X$ U8 T3 o| | ├──课时42 感知机的梯度推导-2.mp4 17.71M! q+ O1 k1 F( r! ~' B+ C
| | ├──课时43 链式法则.mp4 14.99M
7 N+ o5 q2 M5 {; r A| | ├──课时44 反向传播算法-1.mp4 18.12M
" Q0 K2 I2 \. \4 C7 Q. Y| | ├──课时45 反向传播算法-2.mp4 9.67M7 _8 B0 Q' E/ K% c
| | └──课时46 优化问题实战.mp4 65.18M8 t% `3 b: V$ ^
| ├──7.神经网络与全连接层 ; Y. a3 X" \9 F9 E! k9 M
| | ├──课时47 Logistic Regression.mp4 64.90M6 B# u" X# C3 |$ v0 ]' w: @& }
| | ├──课时48 交叉熵-1.mp4 12.52M% A4 r1 }8 D3 f% u
| | ├──课时49 交叉熵-2.mp4 12.79M9 V* x: ]( c# ~5 S1 z0 Y3 `' m
| | ├──课时50 多分类问题实战.mp4 13.60M
: u- K: U( ~* H3 _, _| | ├──课时51 全连接层.mp4 84.34M
6 h3 J. {* P1 I/ [- b, W9 \| | ├──课时52 激活函数与GPU加速.mp4 55.97M
& q0 R. g- t- H, R| | ├──课时53 MNIST测试实战.mp4 18.25M' v2 v. S" {0 ?$ d+ q) V- _
| | └──课时54 Visdom可视化.mp4 21.15M
! K! `) C" p7 ], S$ O# ~| ├──8.过拟合 0 O1 Q9 C) q: c0 q& A
| | ├──课时55 过拟合与欠拟合.mp4 19.54M
, ~2 h5 [+ g$ Q v- w| | ├──课时56 交叉验证-1.mp4 17.45M# U4 ?+ B$ h# R. [* O
| | ├──课时57 交叉验证-2.mp4 51.69M! v% o" h. h' c/ d& X
| | ├──课时58 Regularization.mp4 59.69M
, [+ S* M" @3 c% e| | ├──课时59 动量与学习率衰减.mp4 77.18M& m2 K. U9 p+ P7 c: ?$ C: J
| | └──课时60 Early stopping, dropout等.mp4 20.76M0 o! g! g1 L8 v! f6 C
| └──9.卷积神经网络CNN
6 N- m ^% r: X: [| | ├──课时61 什么是卷积-1.mp4 23.03M" |8 C! T/ u7 D
| | ├──课时62 什么是卷积-2.mp4 18.14M" \2 p- K1 m& W
| | ├──课时63 卷积神经网络-1.mp4 16.15M
" Q* d" _; q7 n9 J* i| | ├──课时64 卷积神经网络-2.mp4 81.52M l/ r# e2 [- b4 R7 Z9 u
| | ├──课时65 卷积神经网络-3.mp4 12.68M! h/ u8 {" {' C! j' d# l
| | ├──课时66 池化层与采样.mp4 14.99M7 k3 s3 c/ h6 Q% E9 P% Z
| | ├──课时67 BatchNorm-1.mp4 13.76M
% p+ t7 [5 l3 I9 d: r| | ├──课时68 BatchNorm-2.mp4 79.51M
( U2 w O+ R& o, L/ h. ?| | ├──课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp4 17.98M
2 z1 S. ?3 k( B| | ├──课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp4 14.31M
- L6 B# g5 D& l* C# Z| | ├──课时71 ResNet与DenseNet-1.mp4 80.85M& M E, j) x: Z1 [. ?: R R) u
| | ├──课时72 ResNet与DenseNet-2.mp4 76.41M
2 b* l# C0 t5 Q7 E! N% _4 H| | ├──课时73 nn.Module模块-1.mp4 15.97M- @7 q/ q5 }/ E _! b1 `2 {; @$ f
| | ├──课时74 nn.Module模块-2.mp4 12.42M" b& M- N G) v0 ]2 H* k5 _
| | └──课时75 数据增强.mp4 19.19M' K0 G( @ g* O) g; Z+ x
└──深度学习与PyTorch入门实战教程_源码+课件
' c/ |( i7 C0 l2 ~" D- || └──Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip 80.87M
g! N8 d# z0 @5 S$ c' M& D( [8 J0 j7 a0 S1 W& d
$ t! h [3 ]5 H, n6 t5 [
8 Z* E; o9 Y6 `! U/ d- I3 E. G, H, q y6 w4 i0 M
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
) l% Z* C2 H+ w5 n3 r/ p' z( f& S* _9 z9 l; A7 Q
) \+ M# N# `- j( S/ ^8 u' _0 m9 }3 d3 s' A1 M# b' g' B' `. E
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发表于 2024-2-24 11:39:01
