课程内容
' N3 V% m. R* H- b8 g& Z! H+ D├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
; j$ o. e0 e% Q2 q├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M
, `% X5 P) N' N8 C4 X! J├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M8 k; [4 ]' G! M7 A& u$ b
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M
# D( d" p: _% Z( Q- W: ]├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
' Y; z9 X4 H% W; a' W% W% Z! I├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
7 G$ s4 Q) i) F- k8 ]├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M
. {' m0 H. {1 S, F) S# O├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M' g6 d i( f7 ~8 ^, N! L+ ? s0 p
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G+ Y' ], ?& B3 h
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G! {0 b9 c M% d$ u
├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
% t. r9 D# P7 B├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M# X2 u) ~. t- U( V
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M
" Q9 y( a" b3 R8 m├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
# P8 @2 p$ A' E. R0 Z y3 C6 e# A├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M0 Q' o; t0 L$ t$ b4 }
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M
& t8 H7 D8 K% ], C├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M: Z+ w& j1 l2 O- N- S j
├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M6 o! C t& Z( L$ v# e
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M
, ]6 Y! u# e! k% X/ `├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M
. }# B4 X- F8 `/ l* c. v6 L* C( _2 {└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M9 D; q$ j! Y; S. z1 m/ n8 r2 B& Y6 }
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