|
|
深度学习理论与实战基于PyTorch实现
〖课程目录〗:
网易云课堂 深度学习理论与实战基于PyTorch实现 [691.9M]
┣━━01.预备内容（入门） [122.8M]
┃ ┣━━01.你的入门学习指南.mp4 [16.8M]
┃ ┣━━02.入行AI为什么系统学习数学知识的最终放弃—7个建议.pdf [367.8K]
┃ ┣━━03.入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf [185.3K]
┃ ┣━━04.为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf [179K]
┃ ┣━━05.深度学习概论.mp4 [38.9M]
┃ ┣━━06.代码版本控制和托管平台GitHub简介(1).mp4 [14.2M]
┃ ┣━━06.代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4 [50.6M]
┃ ┗━━07.深度学习环境安装和配置.pdf [1.6M]
┣━━02.Python基础（入门） [32.2M]
┃ ┣━━资料 [1.9M]
┃ ┃ ┗━━03.python code download.zip [1.9M]
┃ ┣━━01.Python环境安装.pdf [1M]
┃ ┣━━02.Python基础.mp4 [28M]
┃ ┗━━03.详解Python及代码下载（见附件）.pdf [1.2M]
┣━━03.PyTorch基础（入门） [53.1M]
┃ ┣━━资料 [21.7K]
┃ ┃ ┣━━04.Tensor-and-Variable_code.zip [15.6K]
┃ ┃ ┣━━05.autograd_code.zip [4K]
┃ ┃ ┗━━06.dynamic-graph_code.zip [2.1K]
┃ ┣━━01.PyTorch简介.pdf [124K]
┃ ┣━━02.PyTorch基础1-简介及Tensor.mp4 [35.3M]
┃ ┣━━03.PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4 [17.1M]
┃ ┣━━04.Tensor和Variable代码详解及下载（见附件）.pdf [178.2K]
┃ ┣━━05.自动求导代码详解及下载（见附件）.pdf [347.2K]
┃ ┗━━06.动态图代码详解及下载（见附件）.pdf [136.4K]
┣━━04.神经网络（进阶） [135.2M]
┃ ┣━━资料 [711.3K]
┃ ┃ ┣━━03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip [75.1K]
┃ ┃ ┣━━06.logistic-regression.ipynb.zip [102.4K]
┃ ┃ ┣━━09.nn-multilayer.ipynb.zip [176.4K]
┃ ┃ ┣━━12.deep-nn.ipynb.zip [52.4K]
┃ ┃ ┣━━17.param_initialize_code.zip [46.6K]
┃ ┃ ┣━━18.sgd-code.zip [69K]
┃ ┃ ┣━━19.momentum-code.zip [61.1K]
┃ ┃ ┣━━20.adagrad-code.zip [24K]
┃ ┃ ┣━━21.rmsprop-code.zip [47.9K]
┃ ┃ ┣━━22.adadelta-code.zip [26.8K]
┃ ┃ ┣━━23.adam-code.zip [23.8K]
┃ ┃ ┗━━24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip [5.8K]
┃ ┣━━01.神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp4 [32.5M]
┃ ┣━━02.线性模型和梯度下降.pdf [384.5K]
┃ ┣━━03.线性模型和梯度下降代码详解及下载（见附件）.pdf [266.4K]
┃ ┣━━04.神经网络2-Logistic回归.mp4 [29.4M]
┃ ┣━━05.Logistic回归.pdf [203.2K]
┃ ┣━━06.logistic回归代码详解及下载（见附件）.pdf [210.9K]
┃ ┣━━07.神经网络3-多层神经网络.mp4 [27.3M]
┃ ┣━━08.多层神经网络.pdf [510.5K]
┃ ┣━━09.多层神经网络代码详解及下载（见附件）.pdf [276.9K]
┃ ┣━━10.神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp4 [20.6M]
┃ ┣━━11.多分类问题及深层神经网络.pdf [311.8K]
┃ ┣━━12.深层神经网络代码详解及下载（见资料）.pdf [158.1K]
┃ ┣━━13.神经网络5-反向传播算法.mp4 [19.5M]
┃ ┣━━14.反向传播算法.pdf [367.3K]
┃ ┣━━15.优化算法介绍.pdf [806.9K]
┃ ┣━━16.优化算法变式.pdf [834.9K]
┃ ┣━━17.参数初始化代码详解及下载（见附件）.pdf [140.3K]
┃ ┣━━18.优化算法1-梯度下降法代码详解（下载见附件）.pdf [172.8K]
┃ ┣━━19.优化算法2-动量法代码详解（下载见附件）.pdf [156.1K]
┃ ┣━━20.优化算法3-Adagrad代码详解（下载见附件）.pdf [84.2K]
┃ ┣━━21.优化算法4-RMSProp代码详解（下载见附件）.pdf [117K]
┃ ┣━━22.优化算法5-Adadelta代码详解（下载见附件）.pdf [93.4K]
┃ ┣━━23.优化算法6-Adam代码详解（下载见附件）.pdf [84.8K]
┃ ┗━━24.【实战项目1】使用神经网络预测房价（数据集附件下载）.pdf [52.7K]
┣━━05.卷积神经网络（进阶） [199.2M]
┃ ┣━━资料 [1.9M]
┃ ┃ ┣━━05.basic_conv download.zip [326.1K]
┃ ┃ ┣━━05.utils.py [4.8K]
┃ ┃ ┣━━09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip [5K]
┃ ┃ ┣━━09.alexnet download.zip [3.4K]
┃ ┃ ┣━━11.vgg download.zip [3.8K]
┃ ┃ ┣━━13.googlenet download.zip [4.4K]
┃ ┃ ┣━━15.resnet download.zip [3.7K]
┃ ┃ ┣━━17.densenet download.zip [3.8K]
┃ ┃ ┣━━20.data-augumentation-code.zip [979.3K]
┃ ┃ ┣━━21.data-io-code.zip [42.7K]
┃ ┃ ┣━━22.fine-tune-code.zip [571.8K]
┃ ┃ ┣━━23.lr-decay-code.zip [21.4K]
┃ ┃ ┣━━24.normalization-code.zip [4.7K]
┃ ┃ ┣━━25.regularization-code.zip [2.2K]
┃ ┃ ┣━━26.tensorboard-code.zip [3.3K]
┃ ┃ ┗━━27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip [10.8K]
┃ ┣━━01.卷积神经网络1-背景及应用.mp4 [16.3M]
┃ ┣━━02.卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp4 [40M]
┃ ┣━━03.卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4 [12.1M]
┃ ┣━━04.卷积神经网络.pdf [1.1M]
┃ ┣━━05.卷积和池化的框架实现代码详解（下载见附件）.pdf [303.6K]
┃ ┣━━06.数据预处理与批标准化.pdf [155.1K]
┃ ┣━━07.经典卷积神经网络.pdf [635.2K]
┃ ┣━━08.经典卷积神经网络-AlexNet.mp4 [20.4M]
┃ ┣━━09.AlexNet代码详解（下载见附件）.pdf [98.4K]
┃ ┣━━10.经典卷积神经网络-VGG.mp4 [11.7M]
┃ ┣━━11.VGG代码详解（下载见附件）.pdf [163.1K]
┃ ┣━━12.经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4 [14.9M]
┃ ┣━━13.GoogLeNet代码详解（下载见附件）.pdf [231.7K]
┃ ┣━━14.经典卷积神经网络-ResNet.mp4 [20.7M]
┃ ┣━━15.ResNet代码详解（下载见附件）.pdf [125.4K]
┃ ┣━━16.经典卷积神经网络-DenseNet.mp4 [15.4M]
┃ ┣━━17.DenseNet代码详解（下载见附件）.pdf [360.1K]
┃ ┣━━18.卷积神经网络-训练技巧.mp4 [39.4M]
┃ ┣━━19.训练卷积神经网络.pdf [541.5K]
┃ ┣━━20.数据增强代码详解（下载见附件）.pdf [1.1M]
┃ ┣━━21.数据读取代码详解（下载见附件）.pdf [124.2K]
┃ ┣━━22.微调进行迁移学习代码详解（下载见附件）.pdf [847.4K]
┃ ┣━━23.学习率下降代码详解（下载见附件）.pdf [94.7K]
┃ ┣━━24.批标准化代码详解（下载见附件）.pdf [108K]
┃ ┣━━25.正则化代码详解（下载见附件）.pdf [83.1K]
┃ ┣━━26.Tensorboard代码详解（下载见附件）.pdf [281.4K]
┃ ┗━━27.【实战项目2】驾驶员状态监测（数据集见附件）.pdf [289.1K]
┣━━06.循环神经网络（进阶） [52.8M]
┃ ┣━━资料 [1.7M]
┃ ┃ ┣━━04.RNN app download.zip [355.5K]
┃ ┃ ┣━━05.pytorch-rnn-code.zip [4.4K]
┃ ┃ ┣━━06.rnn-for-image-code.zip [3.6K]
┃ ┃ ┣━━07.time-series-code.zip [43.8K]
┃ ┃ ┣━━08.word-embedding-code.zip [1.6K]
┃ ┃ ┣━━09.n-gram-code.zip [3.6K]
┃ ┃ ┣━━10.seq-lstm-code.zip [3.1K]
┃ ┃ ┗━━11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip [1.3M]
┃ ┣━━01.循环神经网络1-循环神经网络基础.mp4 [22.7M]
┃ ┣━━02.循环神经网络基础（代码详解及下载见附件）.pdf [656.7K]
┃ ┣━━03.循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4 [26.8M]
┃ ┣━━04.循环神经网络应用（代码详解及下载见附件）.pdf [327K]
┃ ┣━━05.RNN PyTorch实现代码详解（下载见附件）.pdf [213.8K]
┃ ┣━━06.RNN图像分类的应用代码详解（下载见附件）.pdf [54K]
┃ ┣━━07.RNN时间序列应用代码详解（下载见附件）.pdf [129.6K]
┃ ┣━━08.RNN词嵌入代码详解（下载见附件）.pdf [50.3K]
┃ ┣━━09.RNN N-Gram代码详解（下载见附件）.pdf [77.1K]
┃ ┣━━10.RNN LSTM代码详解（下载见附件）.pdf [76.5K]
┃ ┗━━11.【实战项目3】通过RNN创作古诗（数据集见附件）.pdf [48.9K]
┣━━07.生成对抗网络GAN（进阶） [69.1M]
┃ ┣━━资料 [937.3K]
┃ ┃ ┣━━05.autoencoder download.zip [50.9K]
┃ ┃ ┣━━06.vae download.zip [3.3K]
┃ ┃ ┗━━07.gan download.zip [883.1K]
┃ ┣━━01.生成对抗网络1-自动编码器.mp4 [21.2M]
┃ ┣━━02.生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4 [14.8M]
┃ ┣━━03.生成对抗网络3-生成对抗网络.mp4 [30.4M]
┃ ┣━━04.生成对抗网络.pdf [238.2K]
┃ ┣━━05.自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf [209.8K]
┃ ┣━━06.变分自动编码器代码详解（下载见附件）.pdf [110.9K]
┃ ┣━━07.生成对抗网络代码详解（下载见附件）.pdf [1.2M]
┃ ┗━━08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸（数据集见附件）.pdf [53K]
┣━━08.强化学习（进阶） [27.5M]
┃ ┣━━资料 [31.6K]
┃ ┃ ┣━━03.q-learning-intro download.zip [2.8K]
┃ ┃ ┗━━04.dqn download.zip [28.8K]
┃ ┣━━01.强化学习.mp4 [26.7M]
┃ ┣━━02.强化学习.pdf [607.7K]
┃ ┣━━03.q Learning代码详解及下载（附件）.pdf [95.1K]
┃ ┗━━04.深度Q网络代码详解及下载（附件）.pdf [113.7K]
┣━━09.毕业项目 [59.6K]
┃ ┗━━01.【实战项目5】毕业项目.pdf [59.6K]
〖百度网盘下载地址〗:
---------------------------------华丽分割线--------------------------------华丽分割线-------------------华丽分割线-------------------------华丽分割线----------------
〖下载地址失效反馈〗:
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。反馈地址：http://www.51shequ.cn/forum-70-1.html
〖赞助VIP免社区币下载全站资源〗:
全站资源高清无密，每天不间断更新，vip会员可以免费下载全部资源
〖客服24小时咨询〗:
有任何问题，请点击左侧QQ咨询。 |
|
发表于 2021-1-7 15:50:44
发表于 2021-1-14 23:57:02
发表于 2021-4-7 13:21:31
