课程内容
" U3 ^! ^9 A, x a. e3 I/ `3 A* H├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
0 ^6 \$ G2 W, c8 Z$ \├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M8 D" t: ?/ u* G4 C6 U- D3 F
├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M
2 {* P$ o/ |, U$ O" W1 X8 q: F8 Z8 o├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M. z* ~# q! @; q
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
3 S; q2 p9 f$ p├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M- A# d0 T4 C4 O2 A7 `1 F5 f
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M [+ C: C2 f$ h6 n
├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M3 T M6 K0 L: o6 y0 T
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G$ u4 M' t" h: L0 B" L* M: z
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G+ W( H" { `% D6 g: j/ q9 [
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M8 N2 U1 B9 t; a+ M# P
├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M- k; m% T3 l6 c. K4 ^5 J
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M1 ]- G5 b1 a; J8 r! |) K
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
( D F3 ?, r7 n& n, n) \├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M/ X/ c1 a/ s# F) q' f$ \$ [
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
& W0 r0 ^. M! D7 _- ~├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
3 Y1 V: M! p6 \% S├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M
5 P0 m8 K, g& [6 j; G9 l7 I├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
7 s5 L7 @( ~ x% Q! I2 J├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
- \: Z/ @$ q5 M$ H* m! W3 D1 J: ~. ~└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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