课程内容4 a. D7 q7 B$ o! Y6 r. G
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
: G6 o+ F; U7 `) M├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M3 K/ ?; z4 v+ Y$ a5 {5 P
├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M
j' a% H, V1 D├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M9 o. ~; C. K0 k) _: T
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M0 \/ _8 l9 W& z7 |7 V
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M/ P& j1 K5 @; j8 q3 d
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
y( I G1 H# z1 g' ?; J" T├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M: ?' l% x0 G' @1 K) I
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
( @& m$ O1 z2 J7 j: B2 U; E' m' V├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
! B6 s. A" Y v% A g; n├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M# g9 V0 G* ~1 H6 u& P+ \" |
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
. d/ p' d. F9 Y$ D& ^- v├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M" C3 d2 z; I4 M* c; y
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
6 u" Z& S) ]' _; E9 i5 i├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
! Z; [4 [! B% z/ q4 C3 r! Q├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M2 L5 G% q$ U+ V4 R; j1 S9 y
├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M0 E8 Z$ J: g5 r# F6 |4 P/ U8 E
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M0 U" ?; Y8 Y/ w& c1 a. Y8 W
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
- Q# z& l- v( n/ W0 }$ b* S├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
8 J* @, D6 V4 I0 `2 Y└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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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！1 O3 _! L, Y- N; n
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