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深度学习框架:唐宇迪老师PyTorch实战,培训视频下载 价值398元

深度学习结构-PyTorch实战
本套课程来自CSDN学院由练习组织讲师唐宇迪教师主讲:深度学习结构-PyTorch实战,课程官方价格398元,专心于机器学习与核算机视觉范畴,深度学习范畴一线实战讲师唐宇迪主讲,用最浅显易懂的语身教生涩难明的PyTorch教程,PyTorch是一个以Python优先的深度学习结构,不只能够完结强壮的GPU加快,一起还支撑动态神经网络,这是许多干流深度学习结构比方Tensorflow等都不支撑的,课程共分为16个章节对PyTorch不同板块都进行了体系的解说,课程合计5.5G。文章底部附下载地址。

网站上还有别的一套龙良曲教师主讲的深度学习与PyTorch入门实战教程,同学们能够依据自己的喜爱,看哪个教师的讲课风格更适合自己高效学习。

课程介绍:

课程组织:
1.纯实战,经典深度学习事例与项目;
2.从零开始,详解其间每一步流程;
3.浅显易懂,最接地气的办法进行解说;
4.供给一切数据与代码,跟随热门继续更新。

深度学习结构-PyTorch实战 视频截图

深度学习结构-PyTorch实战 视频截图

适用人群:
人工智能,深度学习方向的同学们

深度学习结构-PyTorch实战 视频截图

深度学习结构-PyTorch实战 视频截图

课程文件目录:V-1897:深度学习结构-PyTorch实战 [5.5G]

01 PyTorch结构根本处理操作

001 PyTorch实战课程简介.mp4

002 PyTorch结构发展趋势简介.mp4

003 结构装置办法(CPU与GPU版别).mp4

004 PyTorch根本操作.mp4

005 主动求导机制.mp4

006 线性回归DEMO-数据与参数装备.mp4

007 线性回归DEMO-练习回归模型.mp4

008 弥补:常见tensor格局.mp4

009 弥补:Hub模块简介.mp4

课程数据代码下载.txt

02 神经网络实战分类与回归使命

010 气温数据集与使命介绍.mp4

011 按建模次序构建完结网络架构.mp4

012 简化代码练习网络模型.mp4

013 分类使命概述.mp4

014 构建分类网络模型.mp4

015 DataSet模块介绍与使用办法.mp4

03 卷积神经网络原理与参数解读

016 卷积神经网络使用范畴.mp4

017 卷积的效果.mp4

018 卷积特征值核算办法.mp4

019 得到特征图表明.mp4

020 步长与卷积核巨细对成果的影响.mp4

021 边际填充办法.mp4

022 特征图尺度核算与参数同享.mp4

023 池化层的效果.mp4

024 全体网络架构.mp4

025 VGG网络架构.mp4

026 残差网络Resnet.mp4

027 感触野的效果.mp4

04 图画辨认中心模块实战解读

028 卷积网络参数界说.mp4

029 网络流程解读.mp4

030 Vision模块功用解读.mp4

031 分类使命数据集界说与装备.mp4

032 图画增强的效果.mp4

033 数据预处理与数据增强模块.mp4

034 Batch数据制造.mp4

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更多课程:VIPC6.COM.url

课程阐明与解压密码.txt

05 搬迁学习的效果与使用实例

035 搬迁学习的方针.mp4

036 搬迁学习战略.mp4

037 加载练习好的网络模型.mp4

038 优化器模块装备.mp4

039 完结练习模块.mp4

040 练习成果与模型保存.mp4

041 加载模型对测验数据进行猜测.mp4

042 额定弥补-Resnet论文解读.mp4

043 额定弥补-Resnet网络架构解读.mp4

06 递归神经网络与词向量原理解读

044 RNN网络架构解读.mp4

045 词向量模型浅显解说.mp4

046 模型全体结构.mp4

047 练习数据构建.mp4

048 CBOW与Skip-gram模型.mp4

049 负采样计划.mp4

07 新闻数据集文本分类实战

050 使命方针与数据简介.mp4

051 RNN模型所需输入格局解析.mp4

052 项目装备参数设置.mp4

053 新闻数据读取与预处理办法.mp4

054 LSTM网络模块界说与参数解析.mp4

055 练习LSTM文本分类模型.mp4

056 Tensorboardx可视化展现模块建立.mp4

057 CNN使用于文本使命原理解析.mp4

058 网络模型架构与效果展现.mp4

08 对立生成网络架构原理与实战解析

059 对立生成网络浅显解说.mp4

060 GAN网络组成.mp4

061 丢失函数解说阐明.mp4

062 数据读取模块.mp4

063 生成与判别网络界说.mp4

09 根据CycleGan开源项目实战图画组成

064 CycleGan网络所需数据.mp4

065 CycleGan全体网络架构.mp4

066 PatchGan判别网络原理.mp4

067 Cycle开源项目简介.mp4

068 数据读取与预处理操作.mp4

069 生成网络模块结构.mp4

070 判别网络模块结构.mp4

071 丢失函数:identity loss核算办法.mp4

072 生成与判别丢失函数指定.mp4

073 额定弥补:VISDOM可视化装备.mp4

10 OCR文字辨认原理

074 OCR文字辨认要完结的使命.mp4

075 CTPN文字检测网络概述.mp4

076 序列网络的效果.mp4

077 输出成果意义解析.mp4

078 CTPN细节概述.mp4

079 CRNN辨认网络架构.mp4

080 CTC模块的效果.mp4

11 OCR文字辨认项目实战

081 OCR文字检测辨认项目效果展现.mp4

082 OCR文字检测辨认项目效果展现.mp4

083 检测模块候选框生成.mp4

084 候选框标签制造.mp4

085 全体网络所需模块.mp4

086 网络架构各模块完结的使命解读.mp4

087 CRNN辨认模块所需数据与标签.mp4

088 辨认模块网络架构解读.mp4

12 根据3D卷积的视频剖析与动作辨认

089 3D卷积原理解读.mp4

090 UCF101动作辨认数据集简介.mp4

091 测验效果与项目装备.mp4

092 视频数据预处理办法.mp4

093 数据Batch制造办法.mp4

094 3D卷积网络所触及模块.mp4

095 练习网络模型.mp4

13 自然语言处理通用结构BERT原理解读

096 BERT使命方针概述.mp4

097 传统解决计划遇到的问题.mp4

098 注意力机制的效果.mp4

099 self-attention核算办法.mp4

100 特征分配与softmax机制.mp4

101 Multi-head的效果.mp4

102 方位编码与多层堆叠.mp4

103 transformer全体架构整理.mp4

104 BERT模型练习办法.mp4

105 练习实例.mp4

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14 谷歌开源项目BERT源码解读(官方TF版)

106 BERT开源项目简介.mp4

107 项目参数装备.mp4

108 数据读取模块.mp4

109 数据预处理模块.mp4

110 tfrecord制造.mp4

111 Embedding层的效果.mp4

112 参加额定编码特征.mp4

113 参加方位编码特征.mp4

114 mask机制.mp4

115 构建QKV矩阵.mp4

116 完结Transformer模块构建.mp4

117 练习BERT模型.mp4


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15 根据PyTorch实战BERT模型(民间PyTorch版)

118 项目装备与环境概述.mp4

119 数据读取与预处理.mp4

120 网络结构界说.mp4

121 练习网络模型.mp4

16 PyTorch结构实战模板解读

122 项目模板各模块概述.mp4

123 各模块装备参数解析.mp4

124 数据读取与预处理模块功用解读.mp4

125 模型架构模块.mp4

126 练习模块功用.mp4

127 练习成果可视化展现模块.mp4

128 模块使用与BenckMark解读.mp4

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