PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目(包更新完结)

PyTorch是目前深度学习的主流框架之一,它有着成熟的生态、大量开源的源码以及最新的模型,无论学术研究还是工程落地,PyTorch都是主流选择。同时,PyTorch比其他深度学习框架更易学,也是新手入门的好选择。本课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合,结合多个不同的CV与NLP实战项目,帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法,并学会利用PyTorch框架解决实际问题。通过本课程,可以较平稳地快速入门深度学习领域,初步掌握解决深度学习基础问题的关键性技能。

资源文件目录列表:/PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目 [3.2G]
├──第1章 课程介绍-选择Pytorch的理由 [33.2M]
│ └──1-1 课程导学~1.mp4 [33.2M]
├──第2章 初识PyTorch框架与环境搭建 [164.3M]
│ ├──2-1 初识Pytorch基本框架.mp4 [18.9M]
│ ├──2-2 环境配置(1).mp4 [23.3M]
│ └──2-3 环境配置(2).mp4 [122.1M]
├──第3章 PyTorch入门基础串讲 [1.6G]
│ ├──3-1 机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素.mp4 [27M]
│ ├──3-10 取整-余.mp4 [30.5M]
│ ├──3-11 比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验.mp4 [175.7M]
│ ├──3-12 三角函数.mp4 [32M]
│ ├──3-13 其他数学函数.mp4 [15.7M]
│ ├──3-14 Pytorch与统计学方法.mp4 [99.7M]
│ ├──3-15 Pytorch与分布函数.mp4 [10.9M]
│ ├──3-16 Pytorch与随机抽样.mp4 [28.3M]
│ ├──3-17 Pytorch与线性代数运算.mp4 [73.2M]
│ ├──3-18 Pytorch与矩阵分解-PCA.mp4 [61.4M]
│ ├──3-19 Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA.mp4 [29.9M]
│ ├──3-20 Pytorch与张量裁剪.mp4 [40.8M]
│ ├──3-21 Pytorch与张量的索引与数据筛选.mp4 [184.8M]
│ ├──3-22 Pytorch与张量组合与拼接.mp4 [61.9M]
│ ├──3-23 Pytorch与张量切片.mp4 [63.4M]
│ ├──3-24 Pytorch与张量变形.mp4 [118.4M]
│ ├──3-25 Pytorch与张量填充.mp4 [10.1M]
│ ├──3-26 Pytorch与傅里叶变换.mp4 [1.7M]
│ ├──3-27 Pytorch简单编程技巧.mp4 [71M]
│ ├──3-28 Pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念.mp4 [16.8M]
│ ├──3-29 Pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解.mp4 [29M]
│ ├──3-30 Pytorch与autograd-Variable$tensor.mp4 [4.6M]
│ ├──3-31 Pytorch与autograd-如何计算梯度.mp4 [5.2M]
│ ├──3-32 Pytorch与autograd中的几个重要概念-variable-grad-grad_fn.mp4 [22.7M]
│ ├──3-33 Pytorch与autograd中的几个重要概念-function.mp4 [76.9M]
│ ├──3-34 Pytorch与nn库.mp4 [51.6M]
│ ├──3-35 Pytorch与visdom.mp4 [14.4M]
│ ├──3-36 Pytorch与tensorboardX.mp4 [32M]
│ ├──3-37 Pytorch与torchvision.mp4 [12.3M]
│ ├──3-7 Tensor的算术运算.mp4 [18.9M]
│ ├──3-8 Tensor的算术运算编程实例.mp4 [153.5M]
│ └──3-9 in-place的概念和广播机制.mp4 [53.8M]
├──第4章 PyTorch搭建简单神经网络 [869.6M]
│ ├──4-1 机器学习和神经网络的基本概念(1).mp4 [79M]
│ ├──4-2 机器学习和神经网络的基本概念(2).mp4 [54M]
│ ├──4-3 利用神经网络解决分类和回归问题(1).mp4 [104.9M]
│ ├──4-4 利用神经网络解决分类和回归问题(2).mp4 [261.1M]
│ ├──4-5 利用神经网络解决分类和回归问题(3).mp4 [102.5M]
│ ├──4-6 利用神经网络解决分类和回归问题(4).mp4 [110.3M]
│ └──4-7 利用神经网络解决分类和回归问题(5).mp4 [157.9M]
├──第5章 计算机视觉与卷积神经网络基础串讲 [584.8M]
│ ├──5-1 计算机视觉基本概念.mp4 [114.1M]
│ ├──5-2 图像处理常见概念.mp4 [103M]
│ ├──5-3 特征工程.mp4 [39.4M]
│ ├──5-4 卷积神经网(上).mp4 [53.9M]
│ ├──5-5 卷积神经网(下).mp4 [43.6M]
│ ├──5-6 pooling层.mp4 [15.2M]
│ ├──5-7 激活层-BN层-FC层-损失层.mp4 [40.9M]

│ ├──5-8经典卷积神经网络结构.mp4[7月20更新]
│ ├──5-9轻量型网络结构.mp4[7月20更新]

│ ├──5-10多分支网络结构.mp4[7月20更新]
│ ├──5-11 attention的网络结构.mp4[7月20更新]
│ ├──5-12学习率.mp4[7月20更新]
│ ├──5-13优化器.mp4[7月20更新]
│ ├──5-14卷积神经网添加正则化.mp4[7月20更新]
└──课程资料 [310.7K]
└──Pytorch_code-master.zip [310.7K]

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