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【课程介绍】:
深度学习与实践训练营(6.1G)
[课程目录]:
1-第0.1课GPU购买和GPU guide.mp4白嫖115.99m
7.1神经网络的诞生和发展。mp4 138.29M米
11-第7.2课机器中的基本概念Learning.mp4 132.79米
12-第7.3课深刻理解py torch framework.mp4 91.73米
13-第8.1课单层递归神经网络&张量新手避坑指南。mp4 172.94M米
14-第8.2课torch.nn.Linear实现单层回归网络的正向传播. mp4 75.59m
15-第8.3课二进制神经网络的原理和实现。mp4 125.88M米
第8.4课火炬。nn。功能实现单层二类网络前向传播。MP4 46.66m米。
17-第8.5课多分类神经网络。mp4 122.80M米
18-第9.1课从异或门问题理解多层神经网络。mp4 181.72M米
9-第9.2课黑盒:深度神经网络的不可解释性。mp4 121.93M米
2-第0.2课PyTorch安装和部署(CPU版). mp4 73.91m
20-第9.3和9.4课层和激活功能. mp4 83.10m
3-第0.3课PyTorch安装和配置(GPU版本). mp4 101.04m
4-第一课。张量的创造和常用方法(1).mp4 191.48M
4-第一课。张量的产生和常用方法。mp4 404.65M米
第二课tensor.mp4 305.24m的索引-切片-合并和维度调整
6-第三课张量的传播与科学运算。mp4 312.28M米
第四课张量的线性代数运算。mp4 407.08M米
8-第5课基本最优化方法和最小二乘法。mp4 1.51G克
介绍9-第6课动态计算图和梯度descent.mp4 1.46g
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