深度学习-PyTorch实战

低调的小陈皮

深度学习-PyTorch实战
, e& ^% L2 X4 c0 j├──01.PyTorch基础  
|   ├──1-1 PyTorch实战课程简介 .mp4  16.41M
|   ├──1-2 PyTorch框架发展趋势简介 .mp4  23.35M
|   ├──1-3 框架安装方法（CPU与GPU版本） .mp4  16.60M
|   ├──1-4 PyTorch基本操作简介 .mp4  25.11M
|   ├──1-5 自动求导机制 .mp4  29.13M
8 ]5 I% G( A/ t# P- ^|   ├──1-6 线性回归DEMO-数据与参数配置 .mp4  22.81M
; K  E% n* t% |2 t7 R|   ├──1-7 线性回归DEMO-训练回归模型 .mp4  30.65M
|   ├──1-8 补充：常见tensor格式 .mp4  17.06M
|   └──1-9 补充：Hub模块简介 .mp4  37.23M
9 B# c, E7 E5 n/ ~" h) |1 W├──02.分类任务  
|   ├──2-1 气温数据集与任务介绍 .mp4  22.82M
: z6 L& Z0 o( _  q( R4 ?|   ├──2-2 按建模顺序构建完成网络架构 .mp4  35.08M
  E0 x& o. C2 D|   ├──2-3 简化代码训练网络模型 .mp4  35.55M
6 E: Y( Q3 m* Q" b! v- _) {4 Z|   ├──2-4 分类任务概述 .mp4  13.81M
|   ├──2-5 构建分类网络模型 .mp4  29.20M
|   └──2-6 DataSet模块介绍与应用方法 .mp4  33.73M
├──03.卷积神经  
/ q! G, y  ?8 ]+ ~8 ?0 Q|   ├──3-1 卷积神经网络应用领域 .mp4  26.64M
+ H8 k0 G9 |+ {, {" Y$ G  ?8 ]|   ├──3-10 VGG网络架构 .mp4  20.55M
|   ├──3-11 残差网络Resnet .mp4  18.38M
|   ├──3-12 感受野的作用 .mp4  16.77M
|   ├──3-2 卷积的作用 .mp4  23.60M
9 i! F! I  r- K* B|   ├──3-3 卷积特征值计算方法 .mp4  22.68M
|   ├──3-4 得到特征图表示 .mp4  18.47M
|   ├──3-5 步长与卷积核大小对结果的影响 .mp4  20.39M
|   ├──3-6 边缘填充方法 .mp4  17.93M
% U& x8 `2 C: k. K& }- W|   ├──3-7 特征图尺寸计算与参数共享 .mp4  22.04M
5 S0 D2 j3 s! O|   ├──3-8 池化层的作用 .mp4  11.33M
|   └──3-9 整体网络架构 .mp4  17.99M
├──04.图像识别  
" ]4 U, f1 d; t/ c  m|   ├──4-1 卷积网络参数定义 .mp4  24.08M
|   ├──4-2 网络流程解读 .mp4  30.92M
' T$ ?; I% Z! n1 H( ^|   ├──4-3 Vision模块功能解读 .mp4  18.00M
|   ├──4-4 分类任务数据集定义与配置 .mp4  25.18M
|   ├──4-5 图像增强的作用 .mp4  15.96M
|   ├──4-6 数据预处理与数据增强模块 .mp4  38.83M
/ Z9 ^! ~5 z! \$ Y, }1 G|   └──4-7 Batch数据制作 .mp4  33.94M
" z. [% Q( J5 }6 P2 v, P: \├──05.迁移学习  
) b/ K" B9 C" C# K% E9 H|   ├──5-1 迁移学习的目标 .mp4  13.29M
|   ├──5-2 迁移学习策略 .mp4  16.08M
6 N! F$ }1 f. ^, j, j|   ├──5-3 加载训练好的网络模型 .mp4  37.65M
|   ├──5-4 优化器模块配置 .mp4  19.28M
; r  T- K2 }9 x4 f; t9 q8 i|   ├──5-5 实现训练模块 .mp4  28.11M
|   ├──5-6 训练结果与模型保存 .mp4  31.65M
7 `  i0 {7 T& k; `% V7 S/ Y|   ├──5-7 加载模型对测试数据进行预测 .mp4  35.69M
|   ├──5-8 额外补充-Resnet论文解读 .mp4  54.32M
6 L2 G6 L6 p% [7 r|   └──5-9 额外补充-Resnet网络架构解读 .mp4  18.56M
├──06.RNN神经网络  
|   ├──6-1 RNN网络架构解读 .mp4  22.98M
2 R0 G8 d) c* e( u6 e( o, }|   ├──6-2 词向量模型通俗解释 .mp4  21.22M
$ ]0 Q/ m; A; W$ B1 n|   ├──6-3 模型整体框架 .mp4  27.36M
" j% D  S7 k- D1 H; S9 K|   ├──6-4 训练数据构建 .mp4  15.78M
|   ├──6-5 CBOW与Skip-gram模型 .mp4  22.57M
) L, [: D' A' |3 P|   └──6-6 负采样方案 .mp4  23.13M
7 ^% i/ a7 s% O├──07.文本分类实战  
" Y. Y/ Z0 X3 c% W' F|   ├──7-1 任务目标与数据简介 .mp4  28.32M
9 J1 r; T* d1 ~7 {. @  Q|   ├──7-2 RNN模型所需输入格式解析 .mp4  20.10M
& p3 _1 H; ?; K4 Y|   ├──7-3 项目配置参数设置 .mp4  38.02M
|   ├──7-4 新闻数据读取与预处理方法 .mp4  30.80M
2 i/ K2 [  \, H|   ├──7-5 LSTM网络模块定义与参数解析 .mp4  34.05M
|   ├──7-6 训练LSTM文本分类模型 .mp4  36.80M
* A  p; V) s9 |; M5 |$ O3 l|   ├──7-7 Tensorboardx可视化展示模块搭建 .mp4  35.19M
) s. [9 j4 h( M+ }9 |, U+ W+ ||   ├──7-8 CNN应用于文本任务原理解析 .mp4  23.39M
% M3 x$ l* h" j( v; R5 H" H|   └──7-9 网络模型架构与效果展示 .mp4  43.64M
1 A+ Q  ~7 Q8 g- Q0 ^4 l6 I├──08.对抗生成网络架构  
|   ├──8-1 对抗生成网络通俗解释 .mp4  21.20M
|   ├──8-2 GAN网络组成 .mp4  11.31M
2 T& {# L# o" n# _! ^  Q|   ├──8-3 损失函数解释说明 .mp4  42.16M
/ r. ^! m, t; m) v% N% p4 b8 `5 R|   ├──8-4 数据读取模块 .mp4  30.18M
8 [& m! a$ C8 Y|   └──8-5 生成与判别网络定义 .mp4  36.40M
├──09.CycleGan开源实战  
|   ├──9-1 CycleGan网络所需数据 .mp4  29.60M
|   ├──9-10 额外补充：VISDOM可视化配置 .mp4  25.88M
& I, _- A; }' Q( k" z. {|   ├──9-2 CycleGan整体网络架构 .mp4  21.20M
|   ├──9-3 PatchGan判别网络原理 .mp4  10.98M
- \' }7 i2 {. N3 w4 {4 K|   ├──9-4 Cycle开源项目简介 .mp4  30.04M
6 o- f" L7 e0 H- W" {|   ├──9-5 数据读取与预处理操作 .mp4  47.99M
|   ├──9-6 生成网络模块构造 .mp4  50.15M
; `4 |# o) p; T3 r|   ├──9-7 判别网络模块构造 .mp4  20.60M
% [4 ?/ p3 |% N+ [|   ├──9-8 损失函数：identity loss计算方法 .mp4  39.50M
|   └──9-9 生成与判别损失函数指定 .mp4  53.89M
├──10.OCR文字识别  
|   ├──10-1 OCR文字识别要完成的任务 .mp4  24.85M
|   ├──10-2 CTPN文字检测网络概述 .mp4  17.77M
8 H+ D) E% l6 p3 U|   ├──10-3 序列网络的作用 .mp4  21.76M
) j! G& I8 w1 G! E1 X|   ├──10-4 输出结果含义解析 .mp4  16.33M
|   ├──10-5 CTPN细节概述 .mp4  21.25M
|   ├──10-6 CRNN识别网络架构 .mp4  14.93M
' q; X' M) J$ x: P& D|   └──10-7 CTC模块的作用 .mp4  9.76M
" M) B0 t4 A( w+ W- g├──11.OCR文字识别实战  
|   ├──11-1 OCR文字检测识别项目效果展示 .mp4  17.01M
6 C0 o: s1 I; Y- F|   ├──11-2 训练数据准备与环境配置 .mp4  28.99M
4 n( c4 J8 L0 R9 D/ k+ E4 \|   ├──11-3 检测模块候选框生成 .mp4  33.93M
  b5 k+ H1 Z4 t- _0 A! h" L|   ├──11-4 候选框标签制作 .mp4  35.32M
# N' F0 m% N) A, M/ F|   ├──11-5 整体网络所需模块 .mp4  20.74M
, G0 R* G. @9 J& `3 [) N( b|   ├──11-6 网络架构各模块完成的任务解读 .mp4  32.29M
* b. N' H) S0 i8 ]1 Y|   ├──11-7 CRNN识别模块所需数据与标签 .mp4  17.36M
( P) w7 q9 V4 Z( f- {- a8 g|   └──11-8 识别模块网络架构解读 .mp4  39.29M
" F1 D% D0 B" ^├──12.3D卷积视频分析  
|   ├──12-1 3D卷积原理解读 .mp4  22.38M
& h0 @; F; o$ d5 O3 t|   ├──12-2 UCF101动作识别数据集简介 .mp4  28.20M
4 \8 V+ ?+ x3 O|   ├──12-3 测试效果与项目配置 .mp4  49.26M
3 b6 T2 U8 o4 f$ Z* q|   ├──12-4 视频数据预处理方法 .mp4  31.22M
! o6 C5 E# D4 n" x9 Q9 O9 z; v|   ├──12-5 数据Batch制作方法 .mp4  42.91M
|   ├──12-6 3D卷积网络所涉及模块 .mp4  37.23M
  I6 |5 o" f+ L5 {9 N6 ]|   └──12-7 训练网络模型 .mp4  36.66M
  E2 U4 _! a$ t├──13.BERT框架  
|   ├──13-1 BERT任务目标概述 .mp4  11.28M
6 u6 R% O" c) J/ {, H$ b: I+ K|   ├──13-10 训练实例 .mp4  23.51M
|   ├──13-2 传统解决方案遇到的问题 .mp4  23.32M
: y0 ?, i1 R: W" Q8 N; z4 q2 K" }|   ├──13-3 注意力机制的作用 .mp4  15.95M
|   ├──13-4 self-attention计算方法 .mp4  23.89M
1 [' \4 t" l9 }! }& _* h|   ├──13-5 特征分配与softmax机制 .mp4  21.35M
|   ├──13-6 Multi-head的作用 .mp4  20.10M
|   ├──13-7 位置编码与多层堆叠 .mp4  17.16M
|   ├──13-8 transformer整体架构梳理 .mp4  22.55M
|   └──13-9 BERT模型训练方法 .mp4  20.74M
7 N! p, P$ z( j) O" ?2 k! z1 D├──14.BERT源码  
|   ├──14-1 BERT开源项目简介 .mp4  30.48M
|   ├──14-10 构建QKV矩阵 .mp4  55.59M
) B+ k0 v' z% a9 G% J|   ├──14-11 完成Transformer模块构建 .mp4  45.84M
" K' A% \/ T; a+ w8 r|   ├──14-12 训练BERT模型 .mp4  45.87M
$ y3 @# m& n, W|   ├──14-2 项目参数配置 .mp4  53.10M
|   ├──14-3 数据读取模块 .mp4  40.40M
|   ├──14-4 数据预处理模块 .mp4  43.13M
|   ├──14-5 tfrecord制作 .mp4  53.83M
|   ├──14-6 Embedding层的作用 .mp4  33.81M
5 p, }9 i+ H: w|   ├──14-7 加入额外编码特征 .mp4  44.61M
|   ├──14-8 加入位置编码特征 .mp4  24.95M
! R8 g) c8 f4 E|   └──14-9 mask机制 .mp4  43.04M
├──15.PyTorch实战  
|   ├──15-1 项目配置与环境概述 .mp4  27.03M
|   ├──15-2 数据读取与预处理 .mp4  22.02M
|   ├──15-3 网络结构定义 .mp4  31.07M
7 e: O* }; _, `; r9 V4 g|   └──15-4 训练网络模型 .mp4  36.62M
" n" v# N% {; P  ~  f├──16.PyTorch框架实战  
|   ├──16-1 项目模板各模块概述 .mp4  34.01M
|   ├──16-2 各模块配置参数解析 .mp4  36.02M
|   ├──16-3 数据读取与预处理模块功能解读 .mp4  46.17M
|   ├──16-4 模型架构模块 .mp4  29.43M
7 f2 e- o) a1 I$ Z7 e|   ├──16-5 训练模块功能 .mp4  45.07M
- ~! k& m. {. q1 f( n|   ├──16-6 训练结果可视化展示模块 .mp4  32.85M
|   └──16-7 模块应用与BenckMark解读 .mp4  55.63M
└──代码+资料  
' g3 |/ X9 V4 \  i4 @/ i|   ├──PPT  
! w( s! d' M; Y3 e5 h8 l2 e|   |   └──PyTorch .pdf  2.56M
0 `: g5 s$ d. k4 W% e: W- w|   ├──第01章：PyTorch框架基本处理操作 .zip  98.58M
|   ├──第02章：神经网络实战分类与回归任务 .zip  15.82M
1 V8 B4 k2 F  _' Z|   ├──第03章：卷积神经网络 .rar  2.09M
|   ├──第04章：图像识别核心模块实战解读 .zip  336.95M
4 T* W- Q7 @2 O: o9 h3 B/ e! G|   ├──第06章：word2vec通俗解释 .zip  2.15M
8 ~" |* Q* S9 m' E# f4 |8 j( _+ }|   ├──第07章：新闻数据集文本分类实战 .zip  31.53M
|   ├──第08章：对抗生成网络架构原理与实战解析 .zip  35.28M
% [5 K1 r0 x0 ]) h|   ├──第09章：基于CycleGan开源项目实战图像合成 .zip  1.60G
1 w2 m3 h8 ~9 j  O2 U4 P. U|   ├──第11章：OCR文字识别项目实战 .zip  423.83M
|   ├──第12章：基于3D卷积的视频分析与动作识别 .zip  845.84M
|   ├──第13章：自然语言处理通用框架BERT原理解读 .rar  1.46M
2 e% P- Z& Y, C2 u( e|   ├──第14章：谷歌开源项目BERT源码解读（官方TF版） .rar  992.70M
5 ?) }, ?$ H0 `0 x) {& M|   ├──第15章：BERT .zip  732.89M
9 E, E( Q; ?0 }- Q7 e" B4 @7 O" V|   └──第16章：PyTorch框架实战模板解读 .zip  69.22M




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