课程内容- c1 \) L) F8 j g/ Q6 F( _) o3 e
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M0 }, r L" d' Z. p4 [) p
├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
& V) p/ s& U$ g# A" [8 e├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M, T0 ]7 u' o2 m; O, p
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M, V& K8 R! }$ h: U% @
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M8 C* ^2 q$ V, ]5 a7 U1 U. p5 e
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M8 l+ `! @1 `7 t" ]! w, o
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
+ o, F7 {+ [5 H! n0 }! q7 ~├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M: T/ e' g$ s4 S$ Z5 g$ @" A
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
7 w+ k' S: n1 ]├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
) H' C" ]5 T/ m├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
- b' D- ]4 D- G6 `& j/ h5 u& M- |├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
/ }$ i# T) l6 Y& k4 g! w& P├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M# J* `1 b+ i6 t" f
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M! n: S! P# b# s1 p8 W
├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M+ e: e; |/ S# B; `1 x/ ~- q, _
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
, M' V. d9 C4 f+ O/ I├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
- z/ { `% y; e├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M
! j$ p6 I: V. t+ q: [% D├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M$ W/ L: Q5 v3 _6 C4 u* h) v
├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M" v: { @0 ?# {0 X3 N: y0 H" g
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
! s: `# K& R( ?7 P. E3 V* m! X3 J1 A* y( w( z' p6 r+ W+ `
6 G2 M4 [% r" T) T$ F% R2 x) z2 x
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