课程内容
9 g% `0 Y- t2 H% R8 ]: F& w5 i├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M$ R) T2 m! ?+ o
├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M0 P, E: I4 x5 F- N% O J/ o8 P
├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M
# ^& b7 Z$ z) ]% t1 f├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M
* h6 [9 f! }' x3 G├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
/ e/ s- `. I a `1 W( _. M├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M& Y5 e0 T; j5 Y9 c5 O* M* x; I. k" N
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
% t( r& a9 _0 B* n# H! x& N├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
5 s$ e, Y8 L9 n├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
M8 W. s' _, _2 t/ S4 s d├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G% ?6 i2 Q, i- Y' ]$ j C
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M$ _+ J, M9 ?7 Y n9 }
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M; g7 Q& u8 F, T: C( x4 t
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M+ i# Y, j% p7 X) P5 D
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M: p1 ^. M" B6 D
├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
6 s- V m$ k( X5 k" m' D9 y- x├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
% l7 I3 g( y: z8 W7 i; W├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M4 A0 W$ O3 e( B5 `( A+ ~
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M
5 p" \& E$ K/ `( O/ D├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
2 n7 o) f9 t7 b7 o2 Z8 k0 s├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
" ^7 F- v6 N& ?* D7 X5 W2 L└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M3 L" s: t! p1 H+ y# \
# x* O& Q) [% b! ^
) N9 T, u; X9 ]. l! t永久至尊VIP回复即可下载学习，非至尊VIP暂不支持下载此资源！8 Q* L4 n) N* h
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