深度学习与PyTorch视频教程

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Lesson01-初见PyTorch		Lesson01-初见PyTorch
Lesson02-开发环境准备		Lesson02-开发环境准备
lesson03-简单回归案例		lesson03-简单回归案例
lesson04-简单回归案例-PyTorch求解		lesson04-简单回归案例-PyTorch求解
lesson05-手写数字问题引入		lesson05-手写数字问题引入
lesson06-基本数据类型		lesson06-基本数据类型
lesson07-创建Tensor		lesson07-创建Tensor
lesson08-索引与切片		lesson08-索引与切片
lesson09-Tensor变换		lesson09-Tensor变换
lesson10-Broadcasting		lesson10-Broadcasting
lesson11-Tensor合并与分割		lesson11-Tensor合并与分割
lesson12-Tensor运算		lesson12-Tensor运算
lesson13-Tensor统计		lesson13-Tensor统计
lesson14-Tensor高阶		lesson14-Tensor高阶
lesson16-什么是梯度		lesson16-什么是梯度
lesson17-常见梯度		lesson17-常见梯度
lesson18-激活函数与Loss的梯度		lesson18-激活函数与Loss的梯度
lesson19-感知机的梯度推导		lesson19-感知机的梯度推导
lesson20-链式法则		lesson20-链式法则
lesson21-MLP反向传播推导		lesson21-MLP反向传播推导
lesson22-优化小实例		lesson22-优化小实例
lesson24-Logistic Regression		lesson24-Logistic Regression
lesson25-交叉熵		lesson25-交叉熵
lesson26-LR多分类实战		lesson26-LR多分类实战
lesson27-MLP网络层		lesson27-MLP网络层
lesson28-激活函数与GPU加速		lesson28-激活函数与GPU加速
lesson29-MNIST测试		lesson29-MNIST测试
lesson30-Visdom可视化		lesson30-Visdom可视化
lesson31-过拟合与欠拟合		lesson31-过拟合与欠拟合
lesson32-Train-Val-Test-交叉验证		lesson32-Train-Val-Test-交叉验证
lesson33-regularization		lesson33-regularization
lesson34-动量与lr衰减		lesson34-动量与lr衰减
lesson35-early stopping, dropout, sgd		lesson35-early stopping, dropout, sgd
lesson37-什么是卷积		lesson37-什么是卷积
lesson38-卷积神经网络		lesson38-卷积神经网络
lesson39-Pooling&upsample		lesson39-Pooling&upsample
lesson40-BatchNorm		lesson40-BatchNorm
lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet		lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet
lesson42-ResNet		lesson42-ResNet
lesson43-nn.Module		lesson43-nn.Module
lesson44-数据增强		lesson44-数据增强
lesson46-时间序列表示		lesson46-时间序列表示
lesson47-RNN原理		lesson47-RNN原理
lesson48-RNN Layer使用		lesson48-RNN Layer使用
lesson49-时间序列预测		lesson49-时间序列预测
lesson50-RNN训练难题		lesson50-RNN训练难题
lesson51-LSTM原理		lesson51-LSTM原理
lesson52-LSTM Layer使用		lesson52-LSTM Layer使用
lesson53-情感分类实战		lesson53-情感分类实战
lesson54-61-GAN原理		lesson54-61-GAN原理
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