课程内容
$ r; n" G3 ^& A4 W+ D. I, B├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
& h$ A. N' S% O$ _' K) H0 Z; N├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M' ]9 R) x* h; A0 w) B/ u' c
├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M, l2 T+ M1 B+ X% V' X1 A5 M
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M2 s7 q; U3 s2 U- E a
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M6 M! k* T9 g% d5 _. \! c
├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
% v E" E) j. c: K├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
7 e9 @0 e. L5 Z+ \3 p4 r1 x├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M6 j0 O; @# X6 e7 }
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G
' @& A$ Q7 A( D; y* M/ W* d├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
) `; L6 g) X6 j$ i* F/ f O├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
# @) o0 C+ H- t; i├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M
& B0 x+ I5 j: e u7 C3 l0 Z0 I) s├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M9 T- y! C0 k2 `0 F
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M5 [7 i- M, q9 X# h$ F5 E
├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M
^. L7 ]! }; X; m! e- L. [├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
v* g$ p7 t4 \* h2 J1 |' C h* j├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
, ^+ K' e# d' S6 r$ ]3 ]" r1 j* l├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M
+ r; Q- j- L! H+ |- J$ A├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M6 h" H- [1 x+ I0 E
├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M4 t! V1 K+ I4 b) M+ E
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M
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