课程内容1 g4 ^% i, x1 C' O' u) L, @% Q0 ^
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M. {$ Y C7 n8 V
├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
5 d0 J. l) |- k2 m M1 V8 X T( O├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M
4 X* N; W2 O2 V4 i" G0 Z @: \- i/ |9 X├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M" d8 d; o6 a: g; B; j2 j8 _7 }+ ~ Q
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
9 T4 B1 w/ p* A+ u" q' q3 e├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
6 {% G9 n/ Z% j4 C, s├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M8 T: P" M, N& @9 B4 k9 S* |0 w. D1 T
├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M J1 q5 q v& |: C
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
4 ^, T T& f& V* D4 H1 M├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
# v( E7 w7 u& e9 }; N* x├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M; k- N# l1 f3 c& O. }6 {7 l
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
4 w' I) d: F5 ~7 l├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M
9 x, E% Y; ?( U/ G% R3 M# i├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
9 q& N1 p" h: v. H. c$ f1 a/ _├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
6 o+ D' O) }" C8 @2 R├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
8 `7 A' @7 K, A6 K# J: `8 o├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M3 E& i# F8 I! m3 T0 r. u" H
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M: A$ x4 _$ F" q2 O1 p9 E
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M# s3 ~; ^# }0 ?* l& Y
├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
. ~0 n( }5 R- T k0 C. J└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M7 p" C: _) B/ j1 D
: i7 y, [9 p- y+ D+ l4 L% s' M' \& |' J, ?3 T& I2 L6 k8 Q
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