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[深度学习] 深度学习理论与实战PyTorch实现价值348 2018

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-8-17 00:05
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    发表于 2020-9-2 01:22:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    ├─01.预备内容(入门)
    % z! q& Y# _( P5 ]+ \" M$ g  m│      01.【视频】你的入门学习指南.mp4. R1 n/ r9 {4 j+ ~, k# l2 l
    │      02.【图文】入行AI为什么系统学习数学知识的最终放弃―7个建议.pdf! h% x8 y2 M! m1 s3 t( D/ {
    │      03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf5 z  h6 K' O) E% w+ D3 j) |: `
    │      04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf: @, i& V+ m. w+ O
    │      05.【视频】深度学习概论.mp4+ W3 g7 W2 o- S4 s4 m+ y' P
    │      06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介(1).mp41 b4 n- t0 q/ U7 `
    │      06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4- N% [& h% b1 a
    │      07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf- b! h6 j  P+ A/ T6 I- E
    │      
    7 _. ^& k2 P: R$ x8 ^6 U├─02.Python基础(入门)4 e, i+ F8 w3 \5 Q! T# q* W0 B
    │  │  01.【图文】Python环境安装.pdf" Q$ x( f: u% Z. A* w) A! \
    │  │  02.【视频】Python基础.mp42 b3 |3 ^, y2 `8 {" m, K! |
    │  │  03.【代码】详解Python及代码下载(见附件).pdf6 q# H2 T- n7 o8 M: Y) P5 w) C
    │  │  
    ' t0 v2 `: L$ q: k│  └─资料6 z! a! u* D, h! S* R9 ^
    │          03.python code download.zip
    ( x0 t& Y, O) J+ [% S" ~│          5 [5 }* C5 P* b# K5 O
    ├─03.PyTorch基础(入门)
    2 E& h$ A: c' ~2 A4 D: i  H" [│  │  01.【图文】PyTorch简介.pdf
    ' `6 G  q% T  U( e2 A: Y│  │  02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp47 z4 Q% U' a( B
    │  │  03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4& C7 I4 |# f- B5 L- W, \* e
    │  │  04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载(见附件).pdf/ e# U) |5 Q0 Z, h$ L5 I( f
    │  │  05.【代码】自动求导代码详解及下载(见附件).pdf
    3 g. K6 x* O4 _' z8 _( ?7 W# D- V│  │  06.【代码】动态图代码详解及下载(见附件).pdf6 A4 f/ T/ ^8 m, {4 A* H% H
    │  │  1 O; H1 l2 H: k4 X7 A
    │  └─资料
    5 i% B7 g. O; q5 |│          04.Tensor-and-Variable_code.zip& _. m" k& r1 L
    │          05.autograd_code.zip
    . x* _5 m3 L; U; b5 S- B+ N: k│          06.dynamic-graph_code.zip
    5 X& y' K/ x" d│         
    : }8 ?; g0 }8 g- I+ J( H├─04.神经网络(进阶)& ~- H; O) k9 r# o. P
    │  │  01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp45 }, z' R! o- b# t( ]3 C) V
    │  │  02.【图文】线性模型和梯度下降.pdf
    4 M' I+ n& y) g  [│  │  03.【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载(见附件).pdf7 J0 s2 Y( m) F1 A5 S" N3 x% ?7 v$ p
    │  │  04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp4
    % X+ ~& Q8 }8 w│  │  05.【图文】Logistic回归.pdf
    6 M: U4 v9 r: h$ I: u' m│  │  06.【代码】logistic回归代码详解及下载(见附件).pdf
    2 k5 F' e/ w: @; D# D│  │  07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4
    ) l9 N% ]9 ]! t+ k. p8 J│  │  08.【图文】多层神经网络.pdf
    ' j0 S9 O7 q' K6 S( J│  │  09.【代码】多层神经网络代码详解及下载(见附件).pdf! G& ?1 p- \, M2 d- }, g7 ]
    │  │  10.【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp47 }8 |" F7 d* W. V/ U9 S' ^6 A
    │  │  11.【图文】多分类问题及深层神经网络.pdf
    9 f1 O7 c* p& X│  │  12.【代码】深层神经网络代码详解及下载(见资料).pdf* w. k' u. n  H% i4 c
    │  │  13.【视频】神经网络5-反向传播算法.mp4) q2 s7 W0 a: H5 n- M7 @4 q
    │  │  14.【图文】反向传播算法.pdf' W% p( u# E; k+ D. u4 Q
    │  │  15.【图文】优化算法介绍.pdf
    ( ?% H1 M- t! y, q│  │  16.【图文】优化算法变式.pdf
    ' H. F$ C; }) ?9 O│  │  17.【代码】参数初始化代码详解及下载(见附件).pdf% O1 |* _8 x2 c4 C
    │  │  18.【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解(下载见附件).pdf8 G) O  E' I2 L& @0 G- Y, M
    │  │  19.【代码】优化算法2-动量法代码详解(下载见附件).pdf! ?9 D/ G# Z4 B$ _  S% p, c
    │  │  20.【代码】优化算法3-Adagrad代码详解(下载见附件).pdf
    ( D0 ^5 s8 v) g  Y) T% C: P│  │  21.【代码】优化算法4-RMSProp代码详解(下载见附件).pdf+ u6 S1 Q/ ^( C2 N5 H. ?
    │  │  22.【代码】优化算法5-Adadelta代码详解(下载见附件).pdf
    4 I) k1 y( A% ]- {│  │  23.【代码】优化算法6-Adam代码详解(下载见附件).pdf
    ' {- c6 s, m5 ]" ^" P' F5 I/ |│  │  24.【实战项目1】使用神经网络预测房价(数据集附件下载).pdf. M' t  w% L& r$ \) r# a* c
    │  │  
    , m8 r8 r$ h# d% g& q│  └─资料. B: C# P- E: M! f
    │          03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip) g$ T( L2 g. m; v2 m6 h4 `
    │          06.logistic-regression.ipynb.zip2 x" @, T: y2 k# E2 Z+ M
    │          09.nn-multilayer.ipynb.zip7 ]5 l8 ]% F# c8 ]: a
    │          12.deep-nn.ipynb.zip# A) |, |6 k8 ~( k% C% G
    │          17.param_initialize_code.zip2 q& j7 i2 d3 X* a$ s6 v1 H( m  q
    │          18.sgd-code.zip. d% Z3 F: D' m/ d
    │          19.momentum-code.zip
    4 I: W2 q; e5 G: N9 B2 o│          20.adagrad-code.zip
    $ f" t0 S0 J, m8 P9 V1 E0 M0 d│          21.rmsprop-code.zip
    , u- X0 D& R; _6 c│          22.adadelta-code.zip
    # R' W- F# }/ h4 B│          23.adam-code.zip
    , u; q" t: Q( C) f│          24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip
    * v1 L# |) C! q│          9 {6 R" z# [1 V0 u% d# ]
    ├─05.卷积神经网络(进阶)
    2 B, N/ H; T6 A8 p│  │  01.【视频】卷积神经网络1-背景及应用.mp4' g0 k5 q1 k1 J& K
    │  │  02.【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp48 d; c; o3 Q! U
    │  │  03.【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4+ L. _+ x9 U, T: U" z  D
    │  │  04.【图文】卷积神经网络.pdf& k4 A% M( Q* R8 }
    │  │  05.【代码】卷积和池化的框架实现代码详解(下载见附件).pdf
      W  i7 |( v+ ^: q# V7 W│  │  06.【图文】数据预处理与批标准化.pdf
    8 C: ~2 H5 m1 U* q3 W│  │  07.【图文】经典卷积神经网络.pdf) p1 o" _5 ~9 n3 _1 j4 b
    │  │  08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp4, V1 j7 R: E# ^: Y
    │  │  09.【代码】AlexNet代码详解(下载见附件).pdf
    * q: M+ V  u5 G│  │  10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp4: P# @) X0 m6 v& i' a
    │  │  11.【代码】VGG代码详解(下载见附件).pdf
    + ?! q) ], h, E: [. K9 S│  │  12.【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4: m$ D. o$ Z$ X( e
    │  │  13.【代码】GoogLeNet代码详解(下载见附件).pdf' g: E% N$ b0 o; _/ r
    │  │  14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4: w3 l% q- \! [6 ]; D- o4 R) |) H
    │  │  15.【代码】ResNet代码详解(下载见附件).pdf- c- n" ~3 D- y: p! i9 ]% i) |
    │  │  16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4! E2 z6 g3 K0 b/ U; ~
    │  │  17.【代码】DenseNet代码详解(下载见附件).pdf
    - F: B$ G* R# Y2 E& k9 S2 X0 ^7 R% K0 L│  │  18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp4
    6 H4 z# Y& n* h+ @│  │  19.【图文】训练卷积神经网络.pdf. C( F% m; I8 @5 P
    │  │  20.【代码】数据增强代码详解(下载见附件).pdf' M0 i) m3 r' j7 @
    │  │  21.【代码】数据读取代码详解(下载见附件).pdf9 ]/ L' d4 q+ M. W: h# I
    │  │  22.【代码】微调进行迁移学习代码详解(下载见附件).pdf3 T; |+ q# }5 q% M/ d
    │  │  23.【代码】学习率下降代码详解(下载见附件).pdf
    3 Y9 F- G6 i/ H  L│  │  24.【代码】批标准化代码详解(下载见附件).pdf
    7 |& ^# _- d0 Y. \│  │  25.【代码】正则化代码详解(下载见附件).pdf+ C- o2 v6 n4 t- D5 l  u' g1 Q8 t3 n
    │  │  26.【代码】Tensorboard代码详解(下载见附件).pdf* N& i- w( Y/ |, E2 g. l2 p2 C
    │  │  27.【实战项目2】驾驶员状态监测(数据集见附件).pdf9 A$ L& \; u( ]  [, N- i( {
    │  │  ' j9 @& A5 ?$ g0 c9 l3 o4 p* O" P
    │  └─资料
    7 x- C7 d" `5 C4 c" U6 k2 }│          05.basic_conv download.zip) g7 u, G( c4 N# n, o7 A/ e
    │          05.utils.py
    % S4 ]5 x% ]1 ~% K3 U# C' a$ C│          09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip
    ) J0 C  Q, E% R, ^# l4 h5 [4 U* g│          09.alexnet download.zip
    " v; J" q, i$ F! ?+ s6 A│          11.vgg download.zip
    ; M2 ?6 l; \: K3 L4 }│          13.googlenet download.zip
    4 D4 k5 w- m9 v- J1 i│          15.resnet download.zip
    * {7 R. G3 k' E) M, Q* ~* o│          17.densenet download.zip& e  A; v/ v5 y0 Z9 s
    │          20.data-augumentation-code.zip
    ; \3 [6 S7 V; W8 u│          21.data-io-code.zip6 v  h7 x$ O6 e. ]
    │          22.fine-tune-code.zip
    - o, h- ^. B0 T9 [6 q│          23.lr-decay-code.zip* G. ]! M, h8 O/ p) Q
    │          24.normalization-code.zip
    2 @9 V' f6 C/ j; D$ Y, \8 s. t) I; h│          25.regularization-code.zip
    5 ?0 ~& R# v3 Z, E6 C  R! A. k. o/ R│          26.tensorboard-code.zip, s3 k( Y  J% R9 E* m: f+ m9 ~$ @& C! _
    │          27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip
    : e: \5 a, N8 c/ X' T! D│         
    . q8 Z2 X2 x: }4 v( S2 p├─06.循环神经网络(进阶)$ W+ y; ]$ W7 g9 b6 v) b! `+ x
    │  │  01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp49 h' |8 O0 U, Y( W7 l# H' g
    │  │  02.【图文&代码】循环神经网络基础(代码详解及下载见附件).pdf# W! n; a" Y9 W) m! r2 l+ J
    │  │  03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4
    7 n4 S( p; h1 g. s8 |! o+ r│  │  04.【图文&代码】循环神经网络应用(代码详解及下载见附件).pdf
    2 c+ O4 @0 M# A: r+ v  n7 ]│  │  05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解(下载见附件).pdf+ {3 m% q' J% y
    │  │  06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解(下载见附件).pdf  C  ~3 L! L2 u& V5 A, M# R
    │  │  07.【代码】RNN时间序列应用代码详解(下载见附件).pdf% Z: B) d) ~" L. h( [" t( n9 E1 E
    │  │  08.【代码】RNN词嵌入代码详解(下载见附件).pdf
    0 a/ V/ }! I' g( U5 r2 y1 m" z│  │  09.【代码】RNN N-Gram代码详解(下载见附件).pdf
    ) f- S* d) Z& h6 f. ~3 z; J, W+ w│  │  10.【代码】RNN LSTM代码详解(下载见附件).pdf
    & H9 l; V; w* \; K; j│  │  11.【实战项目3】通过RNN创作古诗(数据集见附件).pdf0 P3 B- g6 Z! L# i: }0 w
    │  │  
    / G0 p" k$ ^! ^$ w; i│  └─资料3 ^$ m/ X% Q. E, _6 s6 P# _
    │      │  04.RNN app download.zip+ L. D6 s; T& x7 P
    │      │  05.pytorch-rnn-code.zip
    / x4 A; b- _2 w1 @7 q( n2 t│      │  06.rnn-for-image-code.zip. m9 z( E5 w0 Z9 M  Y0 e; F
    │      │  07.time-series-code.zip" T7 P# B9 g. q2 O; J
    │      │  08.word-embedding-code.zip
    8 e* E  g( b6 }& s3 n│      │  09.n-gram-code.zip. i5 U  e. i, J+ q5 L5 k8 O  A$ s
    │      │  10.seq-lstm-code.zip
    7 ]/ p; a7 p0 |( k2 ?│      │  11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip
      F- V* ?- G& }. z. V* F│      │  0 K: M, e) a0 W8 T9 Z9 `
    │      └─07.time-series-code
    9 k* Y* b4 p0 c2 E* S│              data.csv
      Q  r* L5 U, F" v2 r9 u, T1 ^│              time-series.ipynb7 r8 d( G# Q+ j0 d# q3 y
    │              7 q* x7 J. o" X0 Q& y/ t
    ├─07.生成对抗网络GAN(进阶)" o" O: D1 S- k  f: h6 Q
    │  │  01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp4
    ' T# g8 |8 m: b0 X* i│  │  02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4
    0 k8 A+ ?' o" }4 W$ V( [, o│  │  03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp4
    5 @8 w: j7 [- W' g│  │  04.【图文】生成对抗网络.pdf, g7 [/ p6 c2 v- w: R9 O  x0 [$ f0 v
    │  │  05.【代码】自动编码器代码详解(下载见附件).pdf+ a% D- r$ A& ~6 Z' k$ X$ O& U
    │  │  06.【代码】变分自动编码器代码详解(下载见附件).pdf- j% O# V. E& ]9 s. j& b& L- Z
    │  │  07.【代码】生成对抗网络代码详解(下载见附件).pdf
    0 ]" F$ A! r" m& i* q2 z│  │  08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸(数据集见附件).pdf; {% p1 j4 h- u3 q5 ~' E+ f
    │  │  8 h5 x) U' Q' K/ a% Q
    │  └─资料
    3 b  X6 Y: X0 m/ j" q│          05.autoencoder download.zip4 b+ R  z/ R- m7 o9 [' N  [
    │          06.vae download.zip
    & Z% Q1 y; J& f7 G5 ]│          07.gan download.zip3 Q- P  P. u0 t9 H1 }7 _. x5 W  M
    │         
    0 g9 v1 f  w5 P6 z$ c! Q: V├─08.强化学习(进阶)
    8 ~6 M+ L# b& W│  │  01.【视频】强化学习.mp4* k6 ~4 I- A0 X
    │  │  02.【图文】强化学习.pdf
    4 \+ ~: b% O+ G* [│  │  03.【代码】q Learning代码详解及下载(附件).pdf
    6 \. Z. i8 y# S0 j7 f# ]! N│  │  04.【代码】深度Q网络代码详解及下载(附件).pdf' e. J& F: ~" G! _
    │  │  
    % d& y: a$ r$ Q) |. B0 E, H│  └─资料  O  H0 E2 L* H7 @$ B$ \
    │          03.q-learning-intro download.zip1 I- n6 F4 Y9 W' L$ a
    │          04.dqn download.zip
    . m+ F; M* d; [4 D. E5 Q. B  o│         
    . H$ O& l$ h9 w9 B; r. Q, j└─09.毕业项目$ E4 h6 }/ {( a& Q( p; {1 J1 ~" A
            01.【实战项目5】毕业项目.pdf
    % x7 q6 B/ h6 R: v# P' v$ Q! S% v1 |& s& _' [$ J* ]4 t8 `

    , {8 s$ ^9 }$ E' m9 `5 t4 @5 H: S) X. y/ H. ~9 N. z
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  • TA的每日心情
    擦汗
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    [LV.8]狂热吧粉

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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.8]狂热吧粉

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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2020-9-2 09:02:28 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2020-9-2 09:19:48 | 显示全部楼层
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    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2020-9-2 09:20:17 | 显示全部楼层
    深度学习理论与实战PyTorch实现价值348 2018 深度之眼
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  • TA的每日心情

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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-9-2 09:37:59 | 显示全部楼层
    深度学习理论与实战PyTorch实现价值348 2018 深度之眼
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