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[深度学习] 深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-9-7 04:17
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2020-9-12 00:09:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    ├─01.预备内容(入门): \4 k0 ^4 }- W# H8 W7 g4 M& F5 q
    │      01.【视频】你的入门学习指南.mp43 a6 G& s7 c# H2 y% F+ S! q4 k9 Z8 N
    │      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
    1 K& F2 `+ |/ c" ]│      03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf
    ( U; a  X9 h- T/ w6 i│      04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf
    6 K2 s4 a7 `! A+ B7 U│      05.【视频】深度学习概论.mp4
    5 }2 r$ Z! U5 H7 g" ?( z│      06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4( f9 K# Z; ^. J% Q
    │      07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf
    " g' ~2 D0 V) A: s7 ~2 l│        w7 x6 r6 a0 `) R( \% q' h
    ├─02.Python基础(入门)5 I( V2 T! ]9 ]" ^
    │  │  01.【图文】Python环境安装.pdf: @& G0 N/ k1 f# G5 q
    │  │  02.【视频】Python基础.mp4
    / |6 {$ O, R; v; k│  │  03.【代码】详解Python及代码下载(见附件).pdf
    8 K: {7 |$ b6 A2 t│  │  9 C; x2 M8 Y+ U9 I
    │  └─资料8 z! z  R. @5 W' y- o7 K. n
    │          03.python code download.zip
    4 l" Y) a6 F$ C0 j6 {+ w7 E+ b│          1 i" o+ M7 f; X, G" Y1 `
    ├─03.PyTorch基础(入门)
    ! p5 Y% W3 N' }# w) H│  │  01.【图文】PyTorch简介.pdf
    / s3 t7 b, H7 |( {9 A│  │  02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp4/ z6 R. }$ W: @( y3 X6 S
    │  │  03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4
    ; i* W0 V6 \/ m0 _5 e7 \/ c│  │  04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载(见附件).pdf
    . c+ G' k. D9 f- G- M' ?% b+ r│  │  05.【代码】自动求导代码详解及下载(见附件).pdf: ]! r7 \9 ^3 Q8 U, |+ q2 x1 \
    │  │  06.【代码】动态图代码详解及下载(见附件).pdf
    $ @  C& Q/ F  T$ J, g; u" r│  │  0 v6 @, L+ W! R# f
    │  └─资料4 V1 L+ I) P; E: t: U; z
    │          04.Tensor-and-Variable_code.zip% f4 F  g$ ?% `1 h
    │          05.autograd_code.zip
    3 C  P: z$ N: f, \5 n/ E5 R. g' [│          06.dynamic-graph_code.zip
    & ^) T- h7 Y/ l1 E8 i( U│         
    " f/ X/ l/ X. n7 s6 `1 Y) s├─04.神经网络(进阶)
    " r# ?4 ~7 |! t' t5 L* d' x│  │  01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp4
    % C, l: \0 V! E. K│  │  02.【图文】线性模型和梯度下降.pdf6 z, B3 z- k9 @5 [2 l' v" n& U
    │  │  03.【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载(见附件).pdf
    % ~' e- `* w" l& z" \" b+ z3 W│  │  04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp4) P$ o2 m; c; \% N( A$ U
    │  │  05.【图文】Logistic回归.pdf
    6 @- p# }$ c2 n' T│  │  06.【代码】logistic回归代码详解及下载(见附件).pdf4 E9 }: ^: b: j$ D8 t/ o9 p
    │  │  07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4
    2 E- }  f* V8 I5 g3 a( q│  │  08.【图文】多层神经网络.pdf: w& [3 J, d' Q2 x* u/ o  ^1 b
    │  │  09.【代码】多层神经网络代码详解及下载(见附件).pdf6 K1 |  c4 X5 p9 l$ W) t: a
    │  │  10.【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp4
    % \% J: S9 p2 z│  │  11.【图文】多分类问题及深层神经网络.pdf9 q) \4 M+ [, Q$ T& n
    │  │  12.【代码】深层神经网络代码详解及下载(见资料).pdf( p3 f$ _2 |9 e! u$ x/ x" w( X
    │  │  13.【视频】神经网络5-反向传播算法.mp4' s0 {$ N6 u" Y; B) @6 o* G
    │  │  14.【图文】反向传播算法.pdf
      @/ R$ [0 a: u' {/ i; R* i│  │  15.【图文】优化算法介绍.pdf
    / ]: e, M' }; O! D" K│  │  16.【图文】优化算法变式.pdf
    - o. N3 h; C3 m4 a- T4 A│  │  17.【代码】参数初始化代码详解及下载(见附件).pdf
    8 K, n6 U5 u; p│  │  18.【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解(下载见附件).pdf
    3 _6 h1 u: B, I; G4 T& r2 y│  │  19.【代码】优化算法2-动量法代码详解(下载见附件).pdf/ j1 H3 l! ^: {. k* |' j- `
    │  │  20.【代码】优化算法3-Adagrad代码详解(下载见附件).pdf
    $ ?' _. v$ b& N7 \+ s& M│  │  21.【代码】优化算法4-RMSProp代码详解(下载见附件).pdf- Y* [; N( B: {% X  @/ s: o
    │  │  22.【代码】优化算法5-Adadelta代码详解(下载见附件).pdf4 u3 k! G& D5 q. K/ ?: B* X" X
    │  │  23.【代码】优化算法6-Adam代码详解(下载见附件).pdf
    " [. g: q- v' V/ d$ q; t: [│  │  24.【实战项目1】使用神经网络预测房价(数据集附件下载).pdf
    - [4 X- a  M6 f' I6 B, {│  │  
    " z0 G6 _" \$ _3 m) p* ?; d│  └─资料  p8 ^+ v* B2 A1 j+ s  Q' p9 J" @% @+ e
    │          03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip
      `. Q+ \- l( m% J: {│          06.logistic-regression.ipynb.zip
    ! S  d/ l( j9 t) y" [! i3 e& z│          09.nn-multilayer.ipynb.zip9 @  Y" r, W5 v& ^1 h! }9 ?
    │          12.deep-nn.ipynb.zip
    ( R7 B. J& R, j+ M  x│          17.param_initialize_code.zip
    ' g) D, X, g% r- ~1 Z/ m: O│          18.sgd-code.zip
    + l# f, }. D1 R( \│          19.momentum-code.zip9 S8 }+ V" [1 N: B* J$ {
    │          20.adagrad-code.zip
    . ]- X! F% G) e+ w│          21.rmsprop-code.zip
    2 q  r5 `2 `: h7 z) }│          22.adadelta-code.zip; }+ H9 ^6 O+ V% c7 x
    │          23.adam-code.zip/ x) E8 k& Z* r. F
    │          24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip
    7 N6 F/ v$ X8 U) W( L5 ~  b" u0 \( @│          " H# h/ S% b8 p! E8 D& r
    ├─05.卷积神经网络(进阶)  Y$ ?# C$ r* U! M  z& V. L
    │  │  01.【视频】卷积神经网络1-背景及应用.mp45 G& f+ Q+ N7 t5 g3 S
    │  │  02.【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp4
    3 Q& O% n5 N! h│  │  03.【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4
    1 b" B3 E( L* N( T2 Y│  │  04.【图文】卷积神经网络.pdf
    3 w$ j/ Z, z% @│  │  05.【代码】卷积和池化的框架实现代码详解(下载见附件).pdf2 [3 m% C7 K0 [) \
    │  │  06.【图文】数据预处理与批标准化.pdf/ D7 l. L  i& C6 [# W6 @
    │  │  07.【图文】经典卷积神经网络.pdf8 w5 [* K/ {7 K8 }  ^6 c5 c1 U
    │  │  08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp4: R, ]: p1 }2 B# A5 E% e
    │  │  09.【代码】AlexNet代码详解(下载见附件).pdf* I2 a% g( W: x" }
    │  │  10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp44 m6 R, J  B/ P7 G# m8 y
    │  │  11.【代码】VGG代码详解(下载见附件).pdf8 _' ~) l# Y. w! m0 a
    │  │  12.【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4
    & b& O" u; o4 m( E, g' V6 y* V. q│  │  13.【代码】GoogLeNet代码详解(下载见附件).pdf
    + B0 e4 Y0 {7 y8 t: d│  │  14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4, \3 u; D; W6 a2 R( c
    │  │  15.【代码】ResNet代码详解(下载见附件).pdf6 p1 n' R0 R8 v6 ]9 F& l& @' @0 Q% g4 Q
    │  │  16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4- s2 i: G1 A& w6 `8 ~
    │  │  17.【代码】DenseNet代码详解(下载见附件).pdf, _1 ~2 D* H( g; O8 p0 a- H
    │  │  18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp4' P) f" I# B* ]# w. i3 i: T
    │  │  19.【图文】训练卷积神经网络.pdf' A( ]3 H! }- T( u3 \! P+ {
    │  │  20.【代码】数据增强代码详解(下载见附件).pdf
    ) Y. \+ A! J# C9 w1 a│  │  21.【代码】数据读取代码详解(下载见附件).pdf
    " o- W; ~) ~# y1 H5 i+ H* S$ P3 y) o│  │  22.【代码】微调进行迁移学习代码详解(下载见附件).pdf
    3 ]- E& B& x" @│  │  23.【代码】学习率下降代码详解(下载见附件).pdf3 F' R+ j$ j% I! c, o
    │  │  24.【代码】批标准化代码详解(下载见附件).pdf
    ; P- Z: f5 r- |. C% n│  │  25.【代码】正则化代码详解(下载见附件).pdf. R7 M; O: U2 F( Y, K$ K+ _
    │  │  26.【代码】Tensorboard代码详解(下载见附件).pdf5 m- W. h; P! W
    │  │  27.【实战项目2】驾驶员状态监测(数据集见附件).pdf" `6 x0 i) E# w- {1 |
    │  │    L* q+ {8 v! b
    │  └─资料
    ! T3 H/ V, @) O" ~1 z/ i$ g│          05.basic_conv download.zip
    # i& V& j; i  q* N│          05.utils.py
    3 h% \7 `  @- c│          09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip
    * j& U+ j0 p) |7 O. L! r0 l$ b│          09.alexnet download.zip
    0 M+ @+ ]9 z  S! \6 D; @3 J9 T2 W2 s" E│          11.vgg download.zip
    % L) y0 C3 f% m1 Q# I│          13.googlenet download.zip
    9 q" q* g& F+ x0 e8 q# {5 V│          15.resnet download.zip1 O& c5 Z! w' q8 m4 L- n
    │          17.densenet download.zip
    / f9 G" b, {# P- K) v6 m│          20.data-augumentation-code.zip
    ! y1 Q( Q+ H( I& k│          21.data-io-code.zip
    / b6 P& s/ t( v│          22.fine-tune-code.zip
    3 S5 H# y9 S* b+ _│          23.lr-decay-code.zip
    9 U8 p( Y9 ~( o: b│          24.normalization-code.zip
    0 L3 m5 u8 L% @! q│          25.regularization-code.zip
    . |, g) t% J5 n% L/ o│          26.tensorboard-code.zip
    " h. F; |/ Y* X1 V0 A6 m, G│          27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip6 `1 h2 c) _6 X9 [& T# S' c* ^
    │          3 `0 p, d5 L4 Q6 F8 A8 P1 ]
    ├─06.循环神经网络(进阶)" {4 |: g+ ]1 x  A
    │  │  01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp4
    7 `) L4 j0 g/ B! y│  │  02.【图文&代码】循环神经网络基础(代码详解及下载见附件).pdf
    7 C- r! D5 `) S* A: i│  │  03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4# _8 q* m4 m; {
    │  │  04.【图文&代码】循环神经网络应用(代码详解及下载见附件).pdf  K! p$ x! x3 ^4 X3 h
    │  │  05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解(下载见附件).pdf
    / _) d; Z% g5 V│  │  06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解(下载见附件).pdf" z$ r8 g# Y, ]8 h) R' E, n, k! o
    │  │  07.【代码】RNN时间序列应用代码详解(下载见附件).pdf
    , n. Z+ A3 m3 U  Y│  │  08.【代码】RNN词嵌入代码详解(下载见附件).pdf
    / p1 v8 O& T. O0 N5 }- `│  │  09.【代码】RNN N-Gram代码详解(下载见附件).pdf3 P2 ?2 x  F7 w0 c: }- p" \$ e
    │  │  10.【代码】RNN LSTM代码详解(下载见附件).pdf
    1 b0 @1 Q! V" W5 C2 z" M2 l6 h# B6 c│  │  11.【实战项目3】通过RNN创作古诗(数据集见附件).pdf5 n5 m  E8 `- G: _: G
    │  │  
    1 X! s( J9 r8 ]. V$ u" l│  └─资料, ^  O$ M/ z; ^: }0 S- m) R
    │      │  04.RNN app download.zip
    2 \7 s  k2 d* j4 A4 @/ N│      │  05.pytorch-rnn-code.zip
    8 P& a. _2 E6 G0 f& r) ^- e│      │  06.rnn-for-image-code.zip
    ; n  ]) v8 }" W& {/ {, {│      │  07.time-series-code.zip
    ' Z9 S9 f( ?) _$ S: F( t│      │  08.word-embedding-code.zip7 l6 h" z9 v6 v1 G5 m/ N
    │      │  09.n-gram-code.zip
    9 d! ^+ ~8 i% A$ q/ x│      │  10.seq-lstm-code.zip) G& c: n6 }. F6 S
    │      │  11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip
    % @( y/ F: F& O! ^. E- r│      │  9 i: |) a) t& p' G9 k4 N& L
    │      └─07.time-series-code4 u, K7 @2 X; n
    │              data.csv
    ! K4 o5 l7 J0 C7 z* R│              time-series.ipynb# x' r) v* R& z& q* p  \
    │              
    # z. d$ J2 r! n& ~; _/ u├─07.生成对抗网络GAN(进阶); a1 W$ x) a/ F3 H- Z# q8 m( ]
    │  │  01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp4
    * Q; C, f9 z  O9 {0 d│  │  02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4% C$ t/ i2 u: Y( r
    │  │  03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp42 L$ _2 t9 s4 a9 ?
    │  │  04.【图文】生成对抗网络.pdf
    6 {% m" `+ }. r! ]8 K│  │  05.【代码】自动编码器代码详解(下载见附件).pdf) C& o! l6 r# ]* x) h
    │  │  06.【代码】变分自动编码器代码详解(下载见附件).pdf8 V5 |. ~* m, {9 a2 B3 V9 I
    │  │  07.【代码】生成对抗网络代码详解(下载见附件).pdf& j! u% M1 F0 W1 t, }4 U2 H. j
    │  │  08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸(数据集见附件).pdf
    : n3 m: S& X- ?* G3 y0 K│  │  
    ; G) \6 p% n; S( Y" t3 k& {% i% U│  └─资料
    ' g+ T* c7 n( M6 d" a│          05.autoencoder download.zip
    ) A6 h  m5 v) M* b2 a4 l4 w│          06.vae download.zip  z6 I. {; k, J6 s% I
    │          07.gan download.zip
    ! o  Z* B1 h; w7 y  v) H" G│          2 e$ z! B. X' Z0 u, X) Y' K
    ├─08.强化学习(进阶)
    ; t* V0 ^; H; e9 n- ?5 |│  │  01.【视频】强化学习.mp4
    ' [8 q1 V+ `1 r3 p│  │  02.【图文】强化学习.pdf" D' q+ ^9 S! R7 s
    │  │  03.【代码】q Learning代码详解及下载(附件).pdf
    # e" l3 l7 s! I) b│  │  04.【代码】深度Q网络代码详解及下载(附件).pdf: L" ~% P) D! D2 Q
    │  │  0 ]! j* @8 j+ E4 l: X, p3 z
    │  └─资料
    9 Y" i5 `0 c1 h3 g& V. x7 p% U│          03.q-learning-intro download.zip
    6 [; u) w! D7 L│          04.dqn download.zip( u8 D/ l9 ?* C, M- @
    │         
    - ~9 P( n) \7 e& B6 h└─09.毕业项目* n0 [- G% D; W
            01.【实战项目5】毕业项目.pdf
    1 Q% \4 c4 v1 R& B5 U$ }& ?4 ~  C% Y
    $ H7 G) h' j! C6 R# \3 Q8 B# t( e
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  • TA的每日心情
    难过
    2020-9-27 11:30
  • 签到天数: 2 天

    [LV.1]小吧新人

    发表于 2020-9-12 00:42:58 | 显示全部楼层
    求分享
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  • TA的每日心情
    奋斗
    11 小时前
  • 签到天数: 383 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-9-12 01:43:00 | 显示全部楼层
    感谢分享
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2021-1-8 22:27
  • 签到天数: 154 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-9-12 02:55:48 | 显示全部楼层
    快快快
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  • TA的每日心情
    开心
    前天 10:47
  • 签到天数: 120 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-9-12 05:02:50 | 显示全部楼层
    RE: 深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程 [修改]
    * C5 |5 P9 f% |0 _
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  • TA的每日心情
    奋斗
    14 小时前
  • 签到天数: 616 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-9-12 06:29:15 | 显示全部楼层
    666
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  • TA的每日心情

    11 小时前
  • 签到天数: 216 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2020-9-12 06:32:51 | 显示全部楼层
    深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程, {6 F* a9 I- i% m/ z1 _
    https://www.itjc8.com/forum.php? ... 9&fromuid=47633
    , S- \' L- ^; B- E3 P(出处: IT教程吧)( ^( I- @% |& G4 n6 S  ]: m
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2 小时前
  • 签到天数: 333 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-9-12 07:41:17 | 显示全部楼层
    感谢楼主分享
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  • TA的每日心情
    慵懒
    10 小时前
  • 签到天数: 761 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2020-9-12 08:51:23 | 显示全部楼层
    [深度学习] 深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程
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  • TA的每日心情

    2021-1-5 08:52
  • 签到天数: 263 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-9-12 08:59:22 | 显示全部楼层
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