课程内容
$ ?% K9 a( d: y├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M$ @ C4 _3 y S: d' D: t4 F
├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
M) U9 G7 f% d├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M# M+ p5 f! |0 k# G: v, Z1 U
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M
7 u8 t" @, s2 B% k7 ]- X# t- `├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M6 y' ~/ s1 s) @
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
# h' ]4 z* h$ M) x# N( l├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M; h4 I2 h( u0 r
├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
; l2 r/ b' f1 |8 m" d* M$ f├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
+ h A& \- K. I1 S' Y1 n+ m├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G/ l/ n8 D8 n$ B- [
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M: w5 T' l3 M! e
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M( m* l6 f& t Y+ G8 f+ p
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M0 N% \' d% R0 S2 o6 A* X! g2 m
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M2 k3 |, P2 V4 f, D
├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
) X6 _- d* D; n# z* H9 ]% ~├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
+ \) T1 {1 s1 I3 a( `. W$ O├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
% Q) `5 S0 b3 |! i4 ?: n! v8 j├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M8 ?: ~2 Y6 | s4 x4 h* }5 N; Q
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M. n5 R. c3 R! ^& O- u* g+ h
├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M4 s, G0 A: {- Q9 ^" X
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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