课程内容
4 Y5 H. u9 b9 v├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M+ g( {+ ^6 v6 a# X2 w& \- W
├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
4 V# o! Z) l9 [9 j% i8 ~& Q├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M
# n% T: K1 M! R- G0 C├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M
4 X7 p# \" v% w8 A1 Z+ s4 v) X├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M3 S: ~4 Y. f/ Q" _
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M& P: O* \ _/ w; O3 G6 D# W
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
& O1 H3 r& h4 \) {# a" o├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M
) |4 e, ]* H9 a├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G) ^/ q) D! Z3 i- t T
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
5 q1 S8 I( P: M$ S' y( l; u( b9 z├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
( U* e& m! G6 ?' _3 P$ b! V├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M4 I7 J' C8 V2 }- d6 J7 [& q0 x* p
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M
' z8 D @* P6 _$ ?" W' L' T7 M2 q├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M- u. Z$ v1 K; ?7 g) Z g6 U4 p
├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
7 w) b, l1 ~* j/ ?7 h0 n├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M! R6 C/ {/ h& f% @
├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M8 Q2 e6 j3 F/ |6 a6 `
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M
; b4 V7 V a5 v$ F├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M' }% q3 _7 j+ @. b7 m
├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
' [3 E# l: [0 I+ a$ }" H└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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: i! M, d* w. x3 ?3 N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！2 W( X( A$ u( a- C2 N3 J8 A3 B
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