课程内容# F5 q1 X% K# b1 _6 M
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
* {1 I" [+ D) P t5 X2 u; [├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
$ n( ~* K2 n8 O: [) K7 W; J$ |├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M B K1 v/ r( O# I, F* {3 S& l% I
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M6 ?, F: Y! ^" C5 }6 F
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M( `: s* d3 V2 E) u: r2 z
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
& r* E9 c$ O$ t6 T├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M7 Y9 |& ~6 S$ }7 }2 ~" z* S
├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
9 B# A$ f% Z$ O3 n2 g├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G7 u- r8 j5 \* V9 h5 E9 C$ }
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
! c. ]* y: g1 n1 J├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M0 x, p+ D8 V3 w) m# v4 W; w; @
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M/ u/ {. ~5 ?- U
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M( W) f2 C2 [: y; m8 @. c" w
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
0 P4 f, t3 i& X├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M( x2 X5 h, c. D6 G% R' o. T6 i
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
2 I+ N/ A% h' s ^- b├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
6 G; Z7 Y: n' ~+ O) c" \! v& v├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M& P4 V$ k7 L( S' Y
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
2 k7 E2 x F. w: T2 `( Z├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M8 q& j3 V) ~6 ~' A
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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: C N0 D1 S4 b) h1 a1 x- e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！6 k: ^- G2 q% Q( h4 {
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