Python.网易云课堂.深度学习与PyTorch入门实战教程

发布时间：2024-11-18

发布者：

碧海侠

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资源来源：阿里网盘

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资源介绍

这是一套来自网易云课堂的Pyh深度学习与PyTrh入门实战教程，内容涵盖了从深度学习框架介绍、开发环境准备到对抗生成网络GAN、循环神经网络RNN&LSTM等多种深度学习技术和PyTrh操作。教程包含丰富的视频课程，如CIFAR10与RN实战、卷积神经网络CNN、多层感知机与分类器等，适合初学者和进阶者学习。此外，网盘资源会不定时更新，确保你能够获取最新的学习资料。

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Python.网易云课堂.深度学习与PyTorch入门实战教程3.37 GB

3.对抗生成网络GAN316.24 MB

87.lesson65-WGAN-GP实战.mp436.27 MB

86.lesson64-GAN训练不稳定.mp420.20 MB

85.lesson63-GAN实战.mp433.30 MB

84.lesson62-G和D实现.mp417.28 MB

83.lesson6-WGAN与WGAN-GP.mp428.84 MB

82.lesson60-EM距离.mp417.16 MB

8.lesson59-JS散度的弊端.mp436.81 MB

80.lesson58-纳什均衡-G.mp436.65 MB

79.lesson57-纳什均衡-D.mp420.42 MB

78.lesson56-GAN发展.mp423.03 MB

77.lesson55-画家的成长历程.mp428.85 MB

76.lesson54-数据分布.mp417.44 MB

2.循环神经网络RNN&LSTM465.04 MB

75.lesson53-情感分类实战.mp468.58 MB

74.lesson52-LSTM Layer使用.mp428.45 MB

73.lesson5-LSTM原理-2.mp445.70 MB

72.lesson5-LSTM原理-.mp432.97 MB

7.lesson50-RNN训练难题.mp455.00 MB

70.lesson49-时间序列预测.mp453.30 MB

69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp429.91 MB

68.lesson48-RNN Layer使用-.mp434.23 MB

67.lesson47-RNN原理-2.mp434.94 MB

66.lesson47-RNN原理-.mp428.41 MB

65.lesson46-时间序列表示.mp453.55 MB

.CIFAR0与ResNet实战436.43 MB

64.lesson44-数据增强Data Argumentation.mp446.85 MB

63.lesson43-nn.Module-2.mp431.43 MB

62.lesson43-nn.Module-.mp444.98 MB

6.lesson42-ResNet, DenseNet-2.mp443.56 MB

60.lesson42-ResNet，DenseNet-.mp453.18 MB

59.lesson4-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp440.38 MB

58.lesson4-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN.mp449.28 MB

57.lesson40-BatchNorm-2.mp451.27 MB

56.lesson40-BatchNorm-.mp441.45 MB

55.lesson39-Pooling&upsample.mp434.05 MB

0.卷积神经网络CNN242.07 MB

54.lesson38-卷积神经网络-3.mp435.46 MB

53.lesson38-卷积神经网络-2.mp462.89 MB

52.lesson38-卷积神经网络-.mp441.36 MB

5.lesson37-什么是卷积-2.mp439.60 MB

50.lesson37-什么是卷积-.mp462.76 MB

09.过拟合262.47 MB

49.lesson35-early stopping, dropout, sgd.mp451.23 MB

48.lesson34-动量与lr衰减.mp451.46 MB

47.lesson33-regularization.mp439.04 MB

46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2.mp432.32 MB

45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-.mp445.95 MB

44.lesson3-过拟合与欠拟合.mp442.48 MB

08.多层感知机与分类器353.89 MB

43.lesson30-Visdom可视化.mp452.77 MB

42.lesson29 测试.mp453.80 MB

4.lesson28 激活函数与GPU加速.mp439.59 MB

40.lesson27 全连接层.mp452.13 MB

39.lesson26 多分类实战.mp435.00 MB

38.lesson25 交叉熵.mp472.77 MB

37.lesson24 Logistic Regression.mp447.84 MB

07.感知机梯度传播推导258.27 MB

36.lesson22 优化小实例.mp439.18 MB

35.lesson2 反向传播.mp482.01 MB

34.lesson20 链式法则.mp439.94 MB

33.lesson9 多输出Loss层2.mp449.69 MB

32.lesson9 单一输出感知机.mp447.44 MB

06.随机梯度下降286.11 MB

3.lesson8 激活函数及其梯度3.mp465.34 MB

30.lesson8 激活函数及其梯度2.mp444.38 MB

29.lesson8 激活函数及其梯度.mp445.53 MB

28.lesson7 常见梯度.mp418.38 MB

27.lesson6 什么是梯度2.mp443.31 MB

26.lesson6 什么是梯度.mp469.17 MB

05.张量高阶操作405.26 MB

25.lesson4 高阶OP.mp461.86 MB

24.lesson3 数据统计2.mp454.70 MB

23.lesson3 数据统计.mp439.94 MB

22.lesson2 基本运算.mp467.11 MB

2.lesson 合并与切割2.mp430.81 MB

20.lesson 合并与切割.mp446.78 MB

9.lesson0 Broatcasting 2.mp446.18 MB

8.lesson0 Broatcasting .mp457.86 MB

04.Pytorch张量操作426.38 MB

7.lesson9 维度变换4.mp440.80 MB

6.lesson9 维度变换3.mp440.76 MB

5.lesson9 维度变换2.mp440.69 MB

4.lesson9 维度变换.mp433.07 MB

3.lesson8 索引与切片2.mp445.41 MB

2.lesson8 索引与切片.mp447.24 MB

.lesson7 创建Tensor 2.mp444.27 MB

0.lesson7 创建Tensor .mp451.58 MB

09.lesson6 基本数据类型2.mp428.20 MB

08.lesson6 基本数据类型.mp454.35 MB

03.初见深度学习

02.开发环境准备

0.深度学习框架介绍

zfdev_tree.txt6.12 KB

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