课程内容
9 s& _' c, w3 x4 q* {├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
1 H) u/ V$ x+ M$ ]├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
4 f* u* B" ?) E- [' H├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M7 P9 @3 e ]% ?
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M1 p- [+ _, s* J" K+ U
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
7 Y( T# O( ^9 A├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M: }1 ?2 d# L* {# G
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
- \+ H* M* c1 X" @├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M! N# v7 s' ~* C3 C* N( P
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G9 K; g9 ?4 o4 i5 v/ H. q# h& x" F
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G' Z- C1 r3 @- R' R: h; {
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M) j) e; M2 o, Y2 t* e7 a$ t
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
5 @. a4 G1 k. _8 S: z6 K: r├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M+ i; e( H9 r9 _# I0 ]. F5 \7 T K
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M; O& X( _) U: N2 @9 L4 Z
├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M% n) b1 D1 L; }5 ]5 b1 W$ h# G
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M& k+ ~; D: o/ D% q; J3 f" 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# b7 p( l2 o; l. A' B1 B
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M
( ~3 N5 B$ d) H& p* y; z├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
: H U1 E7 b2 Q├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M5 T1 E# m9 I6 q5 T+ _4 Q
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M* B: }. ?% _& o. @) o; m7 `
) Y+ s6 W' D+ D( I+ V2 D& a
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