零基础入门实战深度学习Pytorch

用户清风明月

零基础入门实战深度学习Pytorch
├──001-课程介绍.mp4  51.62M
├──002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4  21.72M
  u( n$ D! k& i1 p8 M├──003-2-模型更新方法解读.mp4  15.40M
├──004-3-损失函数计算方法.mp4  17.96M
% d0 Q! D, Y* B" j├──005-4-前向传播流程解读.mp4  14.44M
├──006-5-反向传播演示.mp4  14.31M
├──007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4  29.55M
├──008-7-神经网络效果可视化分析.mp4  43.16M
├──009-8-神经元个数的作用.mp4  15.40M
, e* o, A. x! H$ X- j# {% _& T├──010-9-预处理与dropout的作用.mp4  22.26M
% G% _! l: k$ p* q├──011-1-卷积神经网络概述分析.mp4  25.49M
' [& k. c: h+ u( X2 E: h  p% p├──012-2-卷积要完成的任务解读.mp4  20.76M
├──013-3-卷积计算详细流程演示.mp4  35.02M
├──014-4-层次结构的作用.mp4  11.89M
6 h$ C8 u2 K2 [; ~! b) j├──015-5-参数共享的作用.mp4  11.81M
/ f2 p6 Q& S: ~9 t5 c├──016-6-池化层的作用与效果.mp4  24.14M
├──017-7-整体网络结构架构分析.mp4  45.81M
├──018-8-经典网络架构概述.mp4  45.18M
, R; J$ @  R3 ]' G$ K├──019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4  17.14M
2 w) d( t  E" L+ ?: g' [* v├──020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4  32.21M
├──021-3-self-attention要解决的问题.mp4  26.40M
├──022-4-QKV的来源与作用.mp4  27.32M
& U! P/ }# Z9 a. B  X$ _* X├──023-5-多头注意力机制的效果.mp4  28.59M
├──024-6-位置编码与解码器.mp4  28.34M
# f; r4 U) i$ T2 {├──025-7-整体架构总结.mp4  26.54M
  h$ X5 V& u  M5 c├──026-8-BERT训练方式分析.mp4  18.89M
├──027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4  32.79M
$ N* i4 Q7 m8 b& N1 v8 p: u6 Q; s: Z├──028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4  74.46M
' Z& r4 X- T4 \+ [% {! d+ F. q├──029-1-数据集与任务概述.mp4  38.34M
1 W( ?  m2 K9 ~0 |& I( n  ~$ P; ~├──030-2-基本模块应用测试.mp4  40.51M
├──031-3-网络结构定义方法.mp4  47.46M
├──032-4-数据源定义简介.mp4  32.64M
1 @# J0 P" T: e- Z├──033-5-损失与训练模块分析.mp4  35.48M
; G4 k+ e/ B1 r( K7 ]# U4 v├──034-6-训练一个基本的分类模型.mp4  42.89M
├──035-7-参数对结果的影响.mp4  39.81M
├──036-1-任务与数据集解读.mp4  33.56M
+ B  L: \$ V3 b$ V├──037-2-参数初始化操作解读.mp4  40.14M
├──038-3-训练流程实例.mp4  38.85M
3 Q) S7 a: \4 `3 Y+ x6 S├──039-4-模型学习与预测.mp4  52.48M
- z% [' P$ \7 A' {  u5 ^' A├──040-1-输入特征通道分析.mp4  38.36M
├──041-2-卷积网络参数解读.mp4  28.24M
0 n5 V! N7 j; f2 \0 @" M* ~8 _├──042-3-卷积网络模型训练.mp4  44.69M
' S1 Z; }" E/ ^4 n  A3 @0 z├──043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4  36.88M
( r% A& y3 Z9 p- s3 K. L5 D; @' b+ x├──044-2-数据增强模块.mp4  37.50M
. z/ f$ m' I' `) `9 X  T7 w├──045-3-数据集与模型选择.mp4  37.85M
├──046-4-迁移学习方法解读.mp4  36.41M
- ^9 F2 D. N- M$ H+ M1 Z: I" H% [" F$ x├──047-5-输出层与梯度设置.mp4  50.36M
├──048-6-输出类别个数修改.mp4  41.33M
! g3 l) y: a& o+ p├──049-7-优化器与学习率衰减.mp4  42.16M
9 x' m& v5 a$ z) i- z+ L: f, v- ^├──050-8-模型训练方法.mp4  42.33M
├──051-9-重新训练全部模型.mp4  43.15M
├──052-10-测试结果演示分析.mp4  89.26M
├──053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4  58.76M
. ~/ r7 P2 K5 P6 X4 h1 e├──054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4  30.73M
├──055-2-图像数据与标签路径处理.mp4  42.01M
0 J" r5 I( G5 ]7 S! j├──056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4  42.72M
├──057-1-数据集与任务目标分析.mp4  35.39M
├──058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4  50.52M
├──059-3-命令行参数与DEBUG.mp4  32.16M
' C# o8 F4 {/ Y0 H6 H├──060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4  37.92M
├──061-5-预料表与字符切分.mp4  29.12M
├──062-6-字符预处理转换ID.mp4  30.93M
' H3 @0 q4 U) r5 ?1 X- l' A├──063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4  31.93M
├──064-8-网络模型预测结果输出.mp4  35.74M
/ t! f! Q0 ]9 D; E) K$ u' s. L7 e├──065-9-模型训练任务与总结.mp4  41.31M
├──066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp4  19.14M
% G! y+ E  F# Q4 f├──067-2-服务端处理与预测函数.mp4  39.02M
( Z0 |) n% h5 ~( J, z) U" h├──068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4  40.01M
├──069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4  30.10M
├──070-1-项目源码准备.mp4  42.71M
├──071-2-源码DEBUG演示.mp4  31.69M
├──072-3-Embedding模块实现方法.mp4  42.25M
├──073-4-分块要完成的任务.mp4  34.85M
# J$ K  U" s; |$ K: O5 ?2 |# T  u( m├──074-5-QKV计算方法.mp4  39.38M
├──075-6-特征加权分配.mp4  39.25M
├──076-7-完成前向传播.mp4  35.62M
└──077-8-损失计算与训练.mp4  44.40M



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莎莎

强烈支持楼主ing……

香蕉脱了皮

楼主加油，我们都看好你哦。