课程内容
/ }7 Q) b# \1 @# j6 @├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M% q4 S" J) q5 y0 _+ ^
├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
! p0 E, L! h( W├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M9 z" O G6 y8 @" M: J- R" n1 i, e
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M
( n* v4 P$ l- l/ @├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
' S2 m' n1 y3 D. X$ Q5 e! I├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
8 v$ u2 Q# {, t# @7 p! z├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M5 q, [' X1 d! L }
├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
/ r/ V2 o7 S& o: M- D├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
" C# a; D5 \" p: o; l# P├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G8 q j ]; r6 W: f% l
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
9 |. F N$ ^0 j4 E├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M9 f! t, h; H2 z( l. z+ e8 s* N, t" r
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M( N. e r* ^! @ T6 |1 b6 y9 ]
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
+ p7 n! y v# a, ?9 j$ W6 r/ k├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M! O8 M# q, @7 O9 c
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M9 w* ?* N/ }* T2 }( I
├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M0 j) u0 j; t' u4 C. w B
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M* e( p( W6 e G
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
$ z9 X) Y D2 [1 h! O4 O├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
/ B* T) l2 Y* S( h; B└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M8 {, h' n1 t$ r% Z
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