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[人工智能&深度学习] 深度学习框架-PyTorch实战 视频教程下载

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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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    发表于 2021-12-22 02:26:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
    深度学习框架-PyTorch实战

    请注意!抽取部分视频加密提供VIP学习,请勿传播!
    课程目录:
    1-1 PyTorch实战课程简介.mp4
    1-2 PyTorch框架发展趋势简介.mp4
    1-3 框架安装方法(CPU与GPU版本).mp4
    1-4 PyTorch基本操作简介.mp4
    1-5 自动求导机制.mp4
    1-6 线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4
    1-7 线性回归DEMO-训练回归模型.mp4
    1-8 补充:常见tensor格式.mp4
    1-9 补充:Hub模块简介.mp4
    2-1 气温数据集与任务介绍.mp4
    2-2 按建模顺序构建完成网络架构.mp4
    2-3 简化代码训练网络模型.mp4
    2-4 分类任务概述.mp4
    2-5 构建分类网络模型.mp4
    2-6 DataSet模块介绍与应用方法.mp4
    3-1 卷积神经网络应用领域.mp4
    3-2 卷积的作用.mp4
    3-3 卷积特征值计算方法.mp4
    3-4 得到特征图表示.mp4
    3-5 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4
    3-6 边缘填充方法.mp4
    3-7 特征图尺寸计算与参数共享.mp4
    3-8 池化层的作用.mp4
    3-9 整体网络架构.mp4
    3-10 VGG网络架构.mp4
    3-11 残差网络Resnet.mp4
    3-12 感受野的作用.mp4
    4-1 卷积网络参数定义.mp4
    4-2 网络流程解读.mp4
    4-3 Vision模块功能解读.mp4
    4-4 分类任务数据集定义与配置.mp4
    4-5 图像增强的作用.mp4
    4-6 数据预处理与数据增强模块.mp4
    4-7 Batch数据制作.mp4
    5-1 迁移学习的目标.mp4
    5-2 迁移学习策略.mp4
    5-3 加载训练好的网络模型.mp4
    5-4 优化器模块配置.mp4
    5-5 实现训练模块.mp4
    5-6 训练结果与模型保存.mp4
    5-7 加载模型对测试数据进行预测.mp4
    5-8 额外补充-Resnet论文解读.mp4
    5-9 额外补充-Resnet网络架构解读.mp4
    6-1 RNN网络架构解读.mp4
    6-2 词向量模型通俗解释.mp4
    6-3 模型整体框架.mp4
    6-4 训练数据构建.mp4
    6-5 CBOW与Skip-gram模型.mp4
    6-6 负采样方案.mp4
    7-1 任务目标与数据简介.mp4
    7-2 RNN模型所需输入格式解析.mp4
    7-3 项目配置参数设置.mp4
    7-4 新闻数据读取与预处理方法.mp4
    7-5 LSTM网络模块定义与参数解析.mp4
    7-6 训练LSTM文本分类模型.mp4
    7-7 Tensorboardx可视化展示模块搭建.mp4
    7-8 CNN应用于文本任务原理解析.mp4
    7-9 网络模型架构与效果展示.mp4
    8-1 对抗生成网络通俗解释.mp4
    8-2 GAN网络组成.mp4
    8-3 损失函数解释说明.mp4
    8-4 数据读取模块.mp4
    8-5 生成与判别网络定义.mp4
    9-1 CycleGan网络所需数据.mp4
    9-2 CycleGan整体网络架构.mp4
    9-3 PatchGan判别网络原理.mp4
    9-4 Cycle开源项目简介.mp4
    9-5 数据读取与预处理操作.mp4
    9-6 生成网络模块构造.mp4
    9-7 判别网络模块构造.mp4
    9-8 损失函数:identity loss计算方法.mp4
    9-9 生成与判别损失函数指定.mp4
    9-10 额外补充:VISDOM可视化配置.mp4
    10-1 OCR文字识别要完成的任务.mp4
    10-2 CTPN文字检测网络概述.mp4
    10-3 序列网络的作用.mp4
    10-4 输出结果含义解析.mp4
    10-5 CTPN细节概述.mp4
    10-6 CRNN识别网络架构.mp4
    10-7 CTC模块的作用.mp4
    11-1 OCR文字检测识别项目效果展示.mp4
    11-2 训练数据准备与环境配置.mp4
    11-3 检测模块候选框生成.mp4
    11-4 候选框标签制作.mp4
    11-5 整体网络所需模块.mp4
    11-6 网络架构各模块完成的任务解读.mp4
    11-7 CRNN识别模块所需数据与标签.mp4
    11-8 识别模块网络架构解读.mp4
    12-1 3D卷积原理解读.mp4
    12-2 UCF101动作识别数据集简介.mp4
    12-3 测试效果与项目配置.mp4
    12-4 视频数据预处理方法.mp4
    12-5 数据Batch制作方法.mp4
    12-6 3D卷积网络所涉及模块.mp4
    12-7 训练网络模型.mp4
    13-1 BERT任务目标概述.mp4
    13-2 传统解决方案遇到的问题.mp4
    13-3 注意力机制的作用.mp4
    13-4 self-attention计算方法.mp4
    13-5 特征分配与softmax机制.mp4
    13-6 Multi-head的作用.mp4
    13-7 位置编码与多层堆叠.mp4
    13-8 transformer整体架构梳理.mp4
    13-9 BERT模型训练方法.mp4
    13-10 训练实例.mp4
    14-1 BERT开源项目简介.mp4
    14-2 项目参数配置.mp4
    14-3 数据读取模块.mp4
    14-4 数据预处理模块.mp4
    14-5 tfrecord制作.mp4
    14-6 Embedding层的作用.mp4
    14-7 加入额外编码特征.mp4
    14-8 加入位置编码特征.mp4
    14-9 mask机制.mp4
    14-10 构建QKV矩阵.mp4
    14-11 完成Transformer模块构建.mp4
    14-12 训练BERT模型.mp4
    15-1 项目配置与环境概述.mp4
    15-2 数据读取与预处理.mp4
    15-3 网络结构定义.mp4
    15-4 训练网络模型.mp4
    16-1 项目模板各模块概述.mp4
    16-2 各模块配置参数解析.mp4
    16-3 数据读取与预处理模块功能解读.mp4
    16-4 模型架构模块.mp4
    16-5 训练模块功能.mp4
    16-6 训练结果可视化展示模块.mp4
    16-7 模块应用与BenckMark解读.mp4


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    发表于 2021-12-22 04:23:34 | 显示全部楼层
    hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh
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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2021-12-22 08:32:09 | 显示全部楼层
    thanks for sharing
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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2021-12-22 08:54:48 | 显示全部楼层

    这东西我收了!谢谢楼主!三六五网络学院真好!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2021-12-22 11:29:17 | 显示全部楼层
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    发表于 2021-12-22 14:30:16 | 显示全部楼层

    既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧!三六五网络学院不走平凡路。
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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-12-22 15:31:41 | 显示全部楼层

    楼主太厉害了!楼主,I*老*虎*U!我觉得三六五网络学院真是个好地方!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2021-12-22 21:04:57 | 显示全部楼层
    好好学习,天天向上
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