课程内容: B) g& D1 ^" C
├──01-Lesson 0.1 GPU购买与GPU白嫖指南 .mp4 115.99M
% T! K% b1 v2 J& Q" F1 Y9 c4 X+ G' v L├──02-Lesson 0.2 PyTorch安装与部署（CPU版本） .mp4 73.91M# y& M& x$ j9 W; _9 b3 b4 Q
├──03-Lesson 0.3 PyTorch安装与配置（GPU版本） .mp4 101.04M8 G5 Y1 ~- Q& Z( @9 X" b2 p
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法(1) .mp4 191.48M0 d4 K. M% k& G" Q" a+ r5 H. H
├──04-Lesson1.张量的创建与常用方法 .mp4 404.65M
! C* q: l" c7 i* A├──05-Lesson 2 张量的索引-分片-合并及维度调整 .mp4 305.24M
8 t! e2 o1 A- ~7 I# J8 |├──06-Lesson 3 张量的广播和科学运算 .mp4 312.28M. L8 j: P; O8 w9 t6 w
├──07-Lesson 4 张量的线性代数运算 .mp4 407.08M7 V) v; y& d$ E7 i
├──08-Lesson 5 基本优化方法与最小二乘法 .mp4 1.51G5 n# \% `& k7 ], P
├──09-Lesson 6 动态计算图与梯度下降入门 .mp4 1.46G
; L8 \1 U9 T# H$ x5 L3 v├──10-Lesson 7.1 神经网络的诞生与发展 .mp4 138.29M
' u' ~$ |" D' J) G, L├──11-Lesson 7.2 机器学习中的基本概念 .mp4 132.79M0 g" F* y5 c% G
├──12-Lesson 7.3 深入理解PyTorch框架 .mp4 91.73M( G- _/ s, B! y( U! B f
├──13-Lesson 8.1单层回归神经网络 & Tensor新手避坑指南 .mp4 172.94M
" r2 _5 G/ T- b8 Y" B5 M" ]% N├──14-Lesson 8.2 torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播 .mp4 75.59M+ T1 w) G1 O2 C( E% d
├──15-Lesson 8.3 二分类神经网络的原理与实现 .mp4 125.88M: k1 J4 a. Y0 F( `
├──16-Lesson 8.4 torch.nn.functional实现单层二分类网络的正向传播 .mp4 46.66M
0 b) G' j. n% }) o$ k├──17-Lesson 8.5 多分类神经网络 .mp4 122.80M( O/ B- L$ e: z/ y9 v& Z
├──18-Lesson 9.1 从异或门问题认识多层神经网络 .mp4 181.72M$ X! h3 S, [- l9 F" p6 L
├──19-Lesson 9.2 黑箱：深度神经网络的不可解释性 .mp4 121.93M) S, a+ V# L6 |3 i* ?
└──20-Lesson 9.3 & 9.4 层与激活函数 .mp4 83.10M* P, S: `# ^ V y2 E, W, L
5 v/ z$ S" k1 g' W: {0 j7 N; Z
* D2 E, y2 b1 |& o" ^; b永久至尊VIP回复即可下载学习，非至尊VIP暂不支持下载此资源！
1 T; |& P* K2 a
+ _% N+ s- o. e) ]: ?! A7 [
. _ c# S/ g9 o$ V8 v- _& ^' S |
/1 
