【Python教程】Python.网易云课堂.深度学xi与PyTorch入门实战教程

发布时间：2024-12-14

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灵犀雅士

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资源介绍

【Pyh教程】这是一套全面的Pyh深度学习教程，基于网易云课堂的精彩课程内容。教程涵盖了从深度学习框架介绍、开发环境准备到深度学习的核心概念和PyTrh的详细操作。内容包括随机梯度下降、循环神经网络RNN&LSTM、对抗生成网络GAN、过拟合问题、CIFAR10与RN实战、卷积神经网络CNN等。此外，教程还包括了PyTrh张量操作、高阶操作、感知机梯度传播推导、多层感知机与分类器等内容。视频课程详细讲解了每一环节，从基础概念到实战应用，让学习者能够逐步掌握深度学习与PyTrh的使用，非常适合初学者和进阶者。

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【Python教程】Python.网易云课堂.深度学xi与PyTorch入门实战教程3.23 GB

06.随机梯度下降286.11 MB

28.lesson7 常见梯度.mp418.38 MB

3.lesson8 激活函数及其梯度3.mp465.34 MB

26.lesson6 什么是梯度.mp469.17 MB

30.lesson8 激活函数及其梯度2.mp444.38 MB

27.lesson6 什么是梯度2.mp443.31 MB

29.lesson8 激活函数及其梯度.mp445.53 MB

2.循环神经网络RNN&LSTM465.04 MB

66.lesson47-RNN原理-.mp428.41 MB

73.lesson5-LSTM原理-2.mp445.70 MB

7.lesson50-RNN训练难题.mp455.00 MB

74.lesson52-LSTM Layer使用.mp428.45 MB

75.lesson53-情感分类实战.mp468.58 MB

65.lesson46-时间序列表示.mp453.55 MB

70.lesson49-时间序列预测.mp453.30 MB

68.lesson48-RNN Layer使用-.mp434.23 MB

72.lesson5-LSTM原理-.mp432.97 MB

69.lesson48-RNN Layer使用-2.mp429.91 MB

67.lesson47-RNN原理-2.mp434.94 MB

3.对抗生成网络GAN316.24 MB

80.lesson58-纳什均衡-G.mp436.65 MB

78.lesson56-GAN发展.mp423.03 MB

86.lesson64-GAN训练不稳定.mp420.20 MB

8.lesson59-JS散度的弊端.mp436.81 MB

82.lesson60-EM距离.mp417.16 MB

85.lesson63-GAN实战.mp433.30 MB

87.lesson65-WGAN-GP实战.mp436.27 MB

79.lesson57-纳什均衡-D.mp420.42 MB

77.lesson55-画家的成长历程.mp428.85 MB

76.lesson54-数据分布.mp417.44 MB

83.lesson6-WGAN与WGAN-GP.mp428.84 MB

84.lesson62-G和D实现.mp417.28 MB

09.过拟合262.47 MB

44.lesson3-过拟合与欠拟合.mp442.48 MB

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

48.lesson34-动量与lr衰减.mp451.46 MB

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

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

47.lesson33-regularization.mp439.04 MB

.CIFAR0与ResNet实战436.43 MB

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

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

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

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

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

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

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

56.lesson40-BatchNorm-.mp441.45 MB

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

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

0.卷积神经网络CNN242.07 MB

5.lesson37-什么是卷积-2.mp439.60 MB

53.lesson38-卷积神经网络-2.mp462.89 MB

50.lesson37-什么是卷积-.mp462.76 MB

52.lesson38-卷积神经网络-.mp441.36 MB

54.lesson38-卷积神经网络-3.mp435.46 MB

03.初见深度学习208.57 MB

4.lesson3-初探Linear Regression案例-2.mp443.15 MB

3.lesson3-初探Linear Regression案例-.mp471.93 MB

7.lesson5 -手写数字问题引入2.mp421.03 MB

5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例.mp435.72 MB

6.lesson5 -手写数字问题引入.mp436.74 MB

07.感知机梯度传播推导258.27 MB

32.lesson9 单一输出感知机.mp447.44 MB

34.lesson20 链式法则.mp439.94 MB

33.lesson9 多输出Loss层2.mp449.69 MB

35.lesson2 反向传播.mp482.01 MB

36.lesson22 优化小实例.mp439.18 MB

04.Pytorch张量操作426.38 MB

2.lesson8 索引与切片.mp447.24 MB

.lesson7 创建Tensor 2.mp444.27 MB

09.lesson6 基本数据类型2.mp428.20 MB

3.lesson8 索引与切片2.mp445.41 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

0.lesson7 创建Tensor .mp451.58 MB

4.lesson9 维度变换.mp433.07 MB

08.lesson6 基本数据类型.mp454.35 MB

05.张量高阶操作405.26 MB

9.lesson0 Broatcasting 2.mp446.18 MB

24.lesson3 数据统计2.mp454.70 MB

25.lesson4 高阶OP.mp461.86 MB

2.lesson 合并与切割2.mp430.81 MB

22.lesson2 基本运算.mp467.11 MB

20.lesson 合并与切割.mp446.78 MB

23.lesson3 数据统计.mp439.94 MB

8.lesson0 Broatcasting .mp457.86 MB

08.多层感知机与分类器

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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