收起左侧

[深度学习] 深度学习理论与实战PyTorch实战视频教程

69
回复
385
查看
  [复制链接]
  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-9-7 04:17
  • 签到天数: 5 天

    [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

    登录后查看本帖详细内容!

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    x
    ├─01.预备内容(入门)# x+ K/ R4 Z' f1 r; ^8 M
    │      01.【视频】你的入门学习指南.mp44 C! t# X/ ]5 a9 g# M/ E
    │      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.pdf5 e8 H5 q- m2 V8 d0 G' K% a2 v/ k+ X
    │      03.【图文】入行人工智能为什么不需要系统学习Python知识.pdf1 D( O& |5 b% R* E
    │      04.【图文】为什么从深度学习入行人工智能最快.pdf# l; X' m$ _2 x+ q' o. Z: _
    │      05.【视频】深度学习概论.mp41 d9 K8 L9 d) @; [4 h& _
    │      06.【视频】代码版本控制和托管平台GitHub简介.mp4
    & R. R4 D; Y8 u7 }) }7 F│      07.【图文】深度学习环境安装和配置.pdf. t9 l0 B" @3 D: V
    │      6 E3 G: g" _4 \5 [
    ├─02.Python基础(入门)
    ( G3 H$ k. L0 S3 w% A! g3 `' K│  │  01.【图文】Python环境安装.pdf9 U9 P  H3 W# R  g$ `9 U
    │  │  02.【视频】Python基础.mp4
    0 C* K6 [& \8 E- k1 l9 F' [: x7 B│  │  03.【代码】详解Python及代码下载(见附件).pdf5 G* L8 w3 H( n8 B6 w
    │  │  ! r: k3 y- R6 y. ^
    │  └─资料$ y6 f7 m, ]; W+ v* P
    │          03.python code download.zip2 a- X8 `/ |$ f5 z
    │         
    ' D; I- y$ `5 r├─03.PyTorch基础(入门): s  A* y" X& z4 K1 h- L
    │  │  01.【图文】PyTorch简介.pdf* R/ z& f( j  y5 r- m
    │  │  02.【视频】PyTorch基础1-简介及Tensor.mp4! F9 g6 n( ?% J9 J' X! y
    │  │  03.【视频】PyTorch基础2-Variable和自动求导.mp4
    / k2 U- R; }0 Z$ t' O. \! w- p│  │  04.【代码】Tensor和Variable代码详解及下载(见附件).pdf
    9 L8 s! u. K8 |% ?; R- E3 i│  │  05.【代码】自动求导代码详解及下载(见附件).pdf
    6 t% Z2 c; Y6 ]7 I: e; T9 X│  │  06.【代码】动态图代码详解及下载(见附件).pdf
    - C5 Y' D6 o6 z1 x" n│  │  ) m( m1 \/ E+ w) l- t" L9 v
    │  └─资料
    ' W( x- \4 U2 X" _( k│          04.Tensor-and-Variable_code.zip" @" i" l! K; k( g! G' g1 W9 u  S
    │          05.autograd_code.zip2 j  c" O2 H$ Z8 b+ Z1 |( W
    │          06.dynamic-graph_code.zip$ X* k7 h. e5 x; D2 y5 L$ Z# N
    │         
    . L' E* `( t% A7 A. N$ b├─04.神经网络(进阶); g  E) O  I" V- U" J
    │  │  01.【视频】神经网络1-线性模型、梯度下降及框架实现.mp49 ?% J# J. c- [$ F
    │  │  02.【图文】线性模型和梯度下降.pdf
    . Q4 `9 f7 l' b│  │  03.【代码】线性模型和梯度下降代码详解及下载(见附件).pdf7 i# n$ S- W* k% f
    │  │  04.【视频】神经网络2-Logistic回归.mp4: p: `( G# B) D) z
    │  │  05.【图文】Logistic回归.pdf
    & n# b1 u! w' J7 J# m* ]│  │  06.【代码】logistic回归代码详解及下载(见附件).pdf
    / G& f. i; k" M  F5 j3 }│  │  07.【视频】神经网络3-多层神经网络.mp4- ^5 Y6 E* ^: B6 @) @8 ]& Z% H1 Q
    │  │  08.【图文】多层神经网络.pdf
    8 u( Z: N" @1 U. c- g8 J5 f│  │  09.【代码】多层神经网络代码详解及下载(见附件).pdf
    / w5 }. K3 \" n( n( ^│  │  10.【视频】神经网络4-多分类问题及深层神经网络.mp4
    ; D) k; D6 A5 D6 z0 P│  │  11.【图文】多分类问题及深层神经网络.pdf
    $ N+ w' L4 n( g' ^  {$ l│  │  12.【代码】深层神经网络代码详解及下载(见资料).pdf. C  Q! O' K* h
    │  │  13.【视频】神经网络5-反向传播算法.mp4
    + m- r* f1 r. u│  │  14.【图文】反向传播算法.pdf
    8 Y* x% d9 N7 {) a: r│  │  15.【图文】优化算法介绍.pdf5 u3 ~7 G! T2 \* D- P
    │  │  16.【图文】优化算法变式.pdf
    - b+ C. L1 A, M* C│  │  17.【代码】参数初始化代码详解及下载(见附件).pdf$ U7 d5 Z( `( A3 Q8 P8 P+ F; H
    │  │  18.【代码】优化算法1-梯度下降法代码详解(下载见附件).pdf
    # v' H# X! k2 ?4 r6 j" @4 x( \1 f│  │  19.【代码】优化算法2-动量法代码详解(下载见附件).pdf+ ^0 K  b: `) c% }% S+ X  d
    │  │  20.【代码】优化算法3-Adagrad代码详解(下载见附件).pdf! w  S$ n, [8 A6 H/ _3 @
    │  │  21.【代码】优化算法4-RMSProp代码详解(下载见附件).pdf6 F8 w2 R, B6 w" k. Y. F2 ^5 K! a7 R
    │  │  22.【代码】优化算法5-Adadelta代码详解(下载见附件).pdf+ }- U: N2 m. Q. K$ O
    │  │  23.【代码】优化算法6-Adam代码详解(下载见附件).pdf
    7 Y6 _9 C8 h2 C│  │  24.【实战项目1】使用神经网络预测房价(数据集附件下载).pdf1 p6 @2 c: l0 B+ t# d+ a' n
    │  │  5 j% x9 t9 O$ r1 T7 o
    │  └─资料. M& p7 l- `- w
    │          03.linear-regression-gradient-descend_ipynb.zip3 [+ r4 u! y+ r0 J- C
    │          06.logistic-regression.ipynb.zip
    1 Q' _; n) u/ w' c; ]( p+ x/ U│          09.nn-multilayer.ipynb.zip4 `1 s6 P* \/ T4 I& K/ F( H
    │          12.deep-nn.ipynb.zip# ?2 [  h$ e2 ?3 V5 @
    │          17.param_initialize_code.zip3 s4 c( i( u* ]4 r8 \
    │          18.sgd-code.zip% p2 o- V( n/ N: [9 M( U
    │          19.momentum-code.zip
    ' ^4 R7 L% t1 U1 `│          20.adagrad-code.zip
    ( R9 j& x4 F& L$ N4 \* `│          21.rmsprop-code.zip, v! }2 E+ e/ ?. y5 j6 W
    │          22.adadelta-code.zip
    8 U+ e5 e8 K/ o3 F- w3 h* g- B│          23.adam-code.zip
    6 I5 I: x' ^% j" t* @│          24.PyTorch-predict-house-prices-P1-master-code%26data.zip% s, u6 v; e( z$ g, |) ~, S5 ~
    │         
    ( J1 [7 j3 @( y├─05.卷积神经网络(进阶)) Z, K9 P8 D: o
    │  │  01.【视频】卷积神经网络1-背景及应用.mp4# i% q+ p; C$ ?' |7 f
    │  │  02.【视频】卷积神经网络2-卷积神经网络基础.mp4
    6 w8 v) e+ W3 Y  {( Y$ G│  │  03.【视频】卷积神经网络3-Pytorch实现.mp4
    8 u( v" [  q- N5 m. K1 _│  │  04.【图文】卷积神经网络.pdf
    9 l% K4 p8 a  \. M9 D│  │  05.【代码】卷积和池化的框架实现代码详解(下载见附件).pdf
    - X8 N7 e8 n: B' v( H8 L. |│  │  06.【图文】数据预处理与批标准化.pdf9 c" Q& d0 x( w/ s& u' H$ @" f4 L
    │  │  07.【图文】经典卷积神经网络.pdf& Y4 n: W" b. a5 K% N: G
    │  │  08.【视频】经典卷积神经网络-AlexNet.mp4
    3 a6 {+ m% d$ m) n# N( L│  │  09.【代码】AlexNet代码详解(下载见附件).pdf0 q* g: j$ k$ G4 K5 C
    │  │  10.【视频】经典卷积神经网络-VGG.mp4
    9 d3 n+ y- E; i│  │  11.【代码】VGG代码详解(下载见附件).pdf- M; Q! M: e, y7 A, U
    │  │  12.【视频】经典卷积神经网络-GoogLeNet.mp4* h, C9 \9 {# z" T7 j
    │  │  13.【代码】GoogLeNet代码详解(下载见附件).pdf; F, s3 Y/ F6 d6 m, c
    │  │  14.【视频】经典卷积神经网络-ResNet.mp4
    % L! E9 T$ y" B2 T; N  |│  │  15.【代码】ResNet代码详解(下载见附件).pdf) b9 g1 B) L) }9 W
    │  │  16.【视频】经典卷积神经网络-DenseNet.mp4
    ! R* y  d9 `5 {& @+ Q$ y. {2 z; u│  │  17.【代码】DenseNet代码详解(下载见附件).pdf
    - A2 h$ v3 q! W4 r, P│  │  18.【视频】卷积神经网络-训练技巧.mp45 \% y2 y- s- |1 L5 u
    │  │  19.【图文】训练卷积神经网络.pdf
    2 \1 ]+ e+ I2 D│  │  20.【代码】数据增强代码详解(下载见附件).pdf
    ' S; ]8 q: H% L. n6 r. S│  │  21.【代码】数据读取代码详解(下载见附件).pdf
    2 Y: H$ B$ f; `$ |1 D6 h; W' s) G│  │  22.【代码】微调进行迁移学习代码详解(下载见附件).pdf3 l. T) V( F) y. ^' k6 T
    │  │  23.【代码】学习率下降代码详解(下载见附件).pdf
      o! h5 b+ K& ~! l. j│  │  24.【代码】批标准化代码详解(下载见附件).pdf
    . e9 f' Q$ v+ u, d+ r│  │  25.【代码】正则化代码详解(下载见附件).pdf
    5 P7 Q# }1 V/ Q" K9 h9 P/ p│  │  26.【代码】Tensorboard代码详解(下载见附件).pdf" g5 W- s/ s: }( P( m/ x* Y
    │  │  27.【实战项目2】驾驶员状态监测(数据集见附件).pdf
    : E! [% A2 v- S│  │  2 Z5 s8 e- z3 q
    │  └─资料7 l: E/ A. k& H' t4 n3 d2 @5 \% q
    │          05.basic_conv download.zip  H5 ]$ r2 L3 x/ t4 [. P
    │          05.utils.py2 p% z, U8 M% A( ]% |0 X
    │          09.9%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%B8%8B%E8%BD%BDalexnet.zip1 C) q; z7 Z- Q: A2 p% C  {
    │          09.alexnet download.zip
    : R* f" P/ k4 Q  `8 ~, w│          11.vgg download.zip
    ; _) w1 ]' K4 k  _│          13.googlenet download.zip0 M1 b' T; ~0 |' S/ _" H% z( h5 b% X
    │          15.resnet download.zip+ @, R3 e! n9 i3 L/ C7 B- z. T
    │          17.densenet download.zip
    : x  p: ?9 X% G9 g' u│          20.data-augumentation-code.zip' W; z6 i* }$ n( ^
    │          21.data-io-code.zip% m- s' o3 K, L3 G1 ?% q
    │          22.fine-tune-code.zip! f+ I& d" ^; F
    │          23.lr-decay-code.zip" ~) g3 J3 `$ E$ c4 M; H
    │          24.normalization-code.zip
    1 m) u" K4 p/ {; k" ], E  z│          25.regularization-code.zip
    ' ^  @; ~3 {$ ?" y│          26.tensorboard-code.zip* t: \1 @2 J7 Y/ f8 j. ?* \6 y& Y
    │          27.PyTorch-distracted-driver-P2-master.zip$ L) T7 H$ {7 j# W( i; W9 a# y
    │          0 y" R6 H( p) C' {' F* \
    ├─06.循环神经网络(进阶)
    ; s( }' F/ V% U2 Q  u# c9 J│  │  01.【视频】循环神经网络1-循环神经网络基础.mp4& S; K) E6 t3 q" b% V
    │  │  02.【图文&代码】循环神经网络基础(代码详解及下载见附件).pdf
    ' Q- F. q: M8 Q" N* x; Z│  │  03.【视频】循环神经网络2-循环神经网络的应用.mp4
    . E8 O# u) j( b* S4 |│  │  04.【图文&代码】循环神经网络应用(代码详解及下载见附件).pdf
    - o" M& }: H: n( N% ~1 u3 d3 A│  │  05.【代码】RNN PyTorch实现代码详解(下载见附件).pdf
    - H* Q6 ~3 |8 P# h3 j$ S│  │  06.【代码】RNN图像分类的应用代码详解(下载见附件).pdf7 C8 @7 z4 b2 ?& v
    │  │  07.【代码】RNN时间序列应用代码详解(下载见附件).pdf; f5 [- d' y# _0 ~" I+ ^. W5 z
    │  │  08.【代码】RNN词嵌入代码详解(下载见附件).pdf; y+ Z0 N  p% {7 N* W$ }
    │  │  09.【代码】RNN N-Gram代码详解(下载见附件).pdf
    3 o& O* D$ M0 k, S: D" P│  │  10.【代码】RNN LSTM代码详解(下载见附件).pdf/ x/ x! T& h' O/ G7 R( f) I: _
    │  │  11.【实战项目3】通过RNN创作古诗(数据集见附件).pdf
    / l- r( `. |5 Y" q7 V5 s│  │  & I' \2 L$ G% d' y- U, x* `# H7 F
    │  └─资料
    & _3 B  f" ]2 U- A* P( m│      │  04.RNN app download.zip
    + A" [7 u7 r! e& [4 D/ P! a" j│      │  05.pytorch-rnn-code.zip
    4 ~7 r, L7 ^. s6 b│      │  06.rnn-for-image-code.zip" I" ?3 t. _$ r8 O
    │      │  07.time-series-code.zip
    1 ^7 I5 R1 W  t│      │  08.word-embedding-code.zip! }* Z% M- H3 ]) p! ~6 T. J+ }4 T
    │      │  09.n-gram-code.zip. F7 k" \6 D: @0 U/ _
    │      │  10.seq-lstm-code.zip* s3 V8 R5 b; w  ~& t7 v, n
    │      │  11.PyTorch-poetry-generation-P3-master.zip
    0 n$ h8 v( j" o/ w/ W8 F│      │  ( H/ q" y3 i) ~- }4 Y
    │      └─07.time-series-code
    : B4 O. j5 y8 _7 E- d9 U3 y& p│              data.csv
    1 X3 |% d$ ?5 z1 W  c│              time-series.ipynb
    ( a3 F, A. O$ N' L9 F5 M│              1 c/ H- `; v) d& J$ f# ]* ]  u
    ├─07.生成对抗网络GAN(进阶)1 D1 U) F* j+ g5 P
    │  │  01.【视频】生成对抗网络1-自动编码器.mp4
    6 N+ T! K; D) G* e" x+ ^. X$ b$ k│  │  02.【视频】生成对抗网络2-变分自动编码器.mp4) m* k* H3 z6 |7 c* R  f  W
    │  │  03.【视频】生成对抗网络3-生成对抗网络.mp4
    0 E' Z! v6 f" h' M6 @│  │  04.【图文】生成对抗网络.pdf
    8 L# J' \/ H9 [. ~│  │  05.【代码】自动编码器代码详解(下载见附件).pdf: N0 n& b5 d9 ], V: V
    │  │  06.【代码】变分自动编码器代码详解(下载见附件).pdf
    : }" g$ E" @% Y9 R; {│  │  07.【代码】生成对抗网络代码详解(下载见附件).pdf
    9 U4 s! b- v: m6 I. h│  │  08.【实战项目4】生成对抗网络生成人脸(数据集见附件).pdf
    ' P7 j, ^  l5 W& p. `│  │  
    , V1 W8 Y) [; n! g0 m│  └─资料9 H1 Y5 ]# d9 m; A- _# u/ F, q
    │          05.autoencoder download.zip
    1 ]7 B' P" b4 b" K' Q4 q9 n│          06.vae download.zip
    ' L) C7 B' A& T* c9 `  }│          07.gan download.zip% G# F' _# t) M4 P0 C# J
    │         
    , d8 a4 p$ I0 e8 {├─08.强化学习(进阶)
    9 E6 W: ?7 ^* s! K$ Z+ L5 N; X" X! m│  │  01.【视频】强化学习.mp4: S6 i7 a2 {2 X8 y$ m  L
    │  │  02.【图文】强化学习.pdf
    0 y% d  L# U: t3 C/ ^) |0 |│  │  03.【代码】q Learning代码详解及下载(附件).pdf( F1 N& Q, h& ?8 ?  E) c
    │  │  04.【代码】深度Q网络代码详解及下载(附件).pdf5 f6 `) E8 R; K5 u9 B$ r3 u3 m
    │  │  
    ) s- J$ f, N2 [, |9 k) L2 q" y│  └─资料
      `. t* O, t) Q│          03.q-learning-intro download.zip
    ' M* k8 e. H) M- V1 m$ ^│          04.dqn download.zip( q, J) ^% ^) R) M/ S& {
    │          $ }: f$ j) v" Z( d- N1 B
    └─09.毕业项目2 k2 D8 C8 T# w% Y
            01.【实战项目5】毕业项目.pdf- X& k. U8 Q. N$ y3 ]' T

    / ]1 S) [3 J* T, M1 C2 S( I5 n+ E' t, d6 U6 L- H/ c. I
    下载地址:a霜%^&#源
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
  • TA的每日心情
    难过
    12 小时前
  • 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
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    13 小时前
  • 签到天数: 294 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-9-12 01:43:00 | 显示全部楼层
    感谢分享
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 11:46
  • 签到天数: 128 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
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    23 小时前
  • 签到天数: 55 天

    [LV.5]初驻小吧

    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]
    ' B' V3 r: {. s4 x+ I1 @% i7 j* Y
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    18 小时前
  • 签到天数: 527 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2020-9-12 06:29:15 | 显示全部楼层
    666
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    前天 18:50
  • 签到天数: 142 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% [7 d( Q9 z, T) p( o; A
    https://www.itjc8.com/forum.php? ... 9&fromuid=47633
    # n2 C. i! b( U  h0 m4 E* }(出处: IT教程吧)" I# R' q5 d$ X( z
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    15 小时前
  • 签到天数: 254 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
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    23 小时前
  • 签到天数: 674 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    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
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    昨天 10:38
  • 签到天数: 255 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2020-9-12 08:59:22 | 显示全部楼层
    66666666666
    回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则