课程内容: \" |' N% A% i* I
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
6 v- d2 H/ k3 i- {├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署(CPU版本) .mp4 73.91M
; B9 f& E( @" v1 S├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置(GPU版本) .mp4 101.04M
' b$ p3 H4 ]5 b" c8 v9 ^7 p├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M
3 c1 c. N/ H! d. u4 C$ }9 P├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
7 o7 T# Y7 v% ^ b. c; j4 x├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M' J0 E* z% z$ Y. m7 A- J
├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
{: w v( l8 a \9 |( Q S Y) Y├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M' m) B. Y, R; X' b( C
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
; W8 U/ a) g; ~7 j @! @├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G3 L; `* V. V4 }4 t
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
+ k- D4 D9 m! ~7 n) _/ \├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
4 [5 R4 k" u% D5 A& x2 w; c6 ]├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M; ?! T* [8 P1 r4 [1 ~+ H0 ^
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
+ w8 X9 N5 F$ |& A6 Z, U/ E├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
, f& i, R% @9 E D4 Z* d( x' G6 |' g├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
- @& F* ?$ r5 g1 u9 h├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M" Q+ c1 N- B6 p2 B6 M( g; |8 z
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M( ~; e. ?3 e4 c9 j* M
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
A8 V6 N u7 {) j! Y. Z( ]* D* _├──19-Lesson 9.2 黑箱:深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
. _/ u# L, b, H+ @- k└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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$ m& L. ?" ~6 n' Z8 C! T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!7 M. ~9 E8 j; S+ K- T8 {; d7 f
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