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B站最好的 pytorch(强推)Pytorch深度学习实战教学！同济大学计算机博士亲授！整整128集寒假够你卷了！人工智能/深度学习/机器学习/神经网络/AI

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2022-12-16 16:31:42
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视频选集
（48/129）
课前篇
02:09
1.PyTorch实战课程简介
04:54
2. 02 - 002 PyTorch框架发展趋势简介
08:26
3. 03 - 003 框架安装方法（CPU与GPU版本）
05:14
4. 04 - 004 PyTorch基本操作
09:26
5. 05 - 005 自动求导机制
11:00
6. 06 - 006 线性回归DEMO-数据与参数配置
08:58
7. 07 - 007 线性回归DEMO-训练回归模型
10:09
8. 08 - 008 补充：常见tensor格式
07:11
9. 09 - 009 补充：Hub模块简介
08:27
10. 10 - 010 气温数据集与任务介绍
06:43
11. 11 - 011 按建模顺序构建完成网络架构
11:40
12. 12 - 012 简化代码训练网络模型
11:05
13. 13 - 013 分类任务概述
05:14
14. 14 - 014 构建分类网络模型
09:41
15. 15 - 015 DataSet模块介绍与应用方法
10:13
16. 16 - 016 卷积神经网络应用领域
07:26
17. 17 - 017 卷积的作用
09:25
18. 18 - 018 卷积特征值计算方法
08:08
19. 19 - 019 得到特征图表示
07:00
20. 20 - 020 步长与卷积核大小对结果的影响
08:12
21. 21 - 021 边缘填充方法
06:32
22. 22 - 022 特征图尺寸计算与参数共享
07:03
23. 23 - 023 池化层的作用
05:39
24. 24 - 024 整体网络架构
06:21
25. 25 - 025 VGG网络架构
06:17
26. 26 - 026 残差网络Resnet
07:42
27. 27 - 027 感受野的作用
05:47
28. 28 - 028 卷积网络参数定义
07:22
29. 29 - 029 网络流程解读
07:27
30. 30 - 030 Vision模块功能解读
05:12
31. 31 - 031 分类任务数据集定义与配置
06:28
32. 32 - 032 图像增强的作用
04:52
33. 33 - 033 数据预处理与数据增强模块
09:26
34. 34 - 034 Batch数据制作
08:39
35. 35 - 035 迁移学习的目标
05:33
36. 36 - 036 迁移学习策略
07:12
37. 37 - 037 加载训练好的网络模型
09:55
38. 38 - 038 优化器模块配置
05:15
39. 39 - 039 实现训练模块
08:17
40. 40 - 040 训练结果与模型保存
09:32
41. 41 - 041 加载模型对测试数据进行预测
09:11
42. 42 - 042 额外补充-Resnet论文解读
11:48
43. 43 - 043 额外补充-Resnet网络架构解读
08:27
44. 44 - 044 RNN网络架构解读
11:28
45. 45 - 045 词向量模型通俗解释
08:15
46. 46 - 046 模型整体框架
10:11
47. 47 - 047 训练数据构建
05:12
48. 48 - 048 CBOW与Skip-gram模型
08:21
49. 49 - 049 负采样方案
07:41
50. 50 - 050 任务目标与数据简介
07:19
51. 51 - 051 RNN模型所需输入格式解析
06:55
52. 52 - 052 项目配置参数设置
10:28
53. 53 - 053 新闻数据读取与预处理方法
08:08
54. 54 - 054 LSTM网络模块定义与参数解析
09:37
55. 55 - 055 训练LSTM文本分类模型
08:56
56. 56 - 056 Tensorboardx可视化展示模块搭建
09:18
57. 57 - 057 CNN应用于文本任务原理解析
10:47
58. 58 - 058 网络模型架构与效果展示
10:59
59. 59 - 059 对抗生成网络通俗解释
08:26
60. 60 - 060 GAN网络组成
05:15
61. 61 - 061 损失函数解释说明
10:07
62. 62 - 062 数据读取模块
08:28
63. 63 - 063 生成与判别网络定义
08:40
64. 64 - 064 CycleGan网络所需数据
06:51
65. 65 - 065 CycleGan整体网络架构
10:04
66. 66 - 066 PatchGan判别网络原理
04:41
67. 67 - 067 Cycle开源项目简介
07:08
68. 68 - 068 数据读取与预处理操作
10:18
69. 69 - 069 生成网络模块构造
12:13
70. 70 - 070 判别网络模块构造
05:03
71. 71 - 071 损失函数：identity loss计算方法
09:14
72. 72 - 072 生成与判别损失函数指定
11:41
73. 73 - 073 额外补充：VISDOM可视化配置
05:55
74. 74 - 074 OCR文字识别要完成的任务
06:30
75. 75 - 075 CTPN文字检测网络概述
08:06
76. 76 - 076 序列网络的作用
09:21
77. 77 - 077 输出结果含义解析
07:10
78. 78 - 078 CTPN细节概述
09:07
79. 79 - 079 CRNN识别网络架构
06:17
80. 80 - 080 CTC模块的作用
04:30
81. 81 - 081 OCR文字检测识别项目效果展示
04:22
82. 82 - 082 OCR文字检测识别项目效果展示
06:50
83. 83 - 083 检测模块候选框生成
08:08
84. 84 - 084 候选框标签制作
08:24
85. 85 - 085 整体网络所需模块
04:57
86. 86 - 086 网络架构各模块完成的任务解读
08:40
87. 87 - 087 CRNN识别模块所需数据与标签
05:13
88. 88 - 088 识别模块网络架构解读
10:42
89. 89 - 089 3D卷积原理解读
07:44
90. 90 - 090 UCF101动作识别数据集简介
06:03
91. 91 - 091 测试效果与项目配置
12:03
92. 92 - 092 视频数据预处理方法
07:25
93. 93 - 093 数据Batch制作方法
09:03
94. 94 - 094 3D卷积网络所涉及模块
07:52
95. 95 - 095 训练网络模型
08:33
96. 96 - 096 BERT任务目标概述
05:28
97. 97 - 097 传统解决方案遇到的问题
11:10
98. 98 - 098 注意力机制的作用
06:58
99. 99 - 099 self-attention计算方法
11:26
100. 100 - 100 特征分配与softmax机制
09:21
101. 101 - 101 Multi-head的作用
09:10
102. 102 - 102 位置编码与多层堆叠
07:19
103. 103 - 103 transformer整体架构梳理
10:58
104. 104 - 104 BERT模型训练方法
09:38
105. 105 - 105 训练实例
09:48
106. 106 - 106 BERT开源项目简介
07:36
107. 107 - 107 项目参数配置
12:09
108. 108 - 108 数据读取模块
07:41
109. 109 - 109 数据预处理模块
09:38
110. 110 - 110 tfrecord制作
11:36
111. 111 - 111 Embedding层的作用
07:30
112. 112 - 112 加入额外编码特征
09:24
113. 113 - 113 加入位置编码特征
05:13
114. 114 - 114 mask机制
08:51
115. 115 - 115 构建QKV矩阵
12:39
116. 116 - 116 完成Transformer模块构建
09:57
117. 117 - 117 训练BERT模型
08:52
118. 118 - 118 项目配置与环境概述
06:53
119. 119 - 119 数据读取与预处理
05:46
120. 120 - 120 网络结构定义
07:02
121. 121 - 121 训练网络模型
08:20
122. 122 - 122 项目模板各模块概述
08:45
123. 123 - 123 各模块配置参数解析
09:16
124. 124 - 124 数据读取与预处理模块功能解读
11:46
125. 125 - 125 模型架构模块
06:47
126. 126 - 126 训练模块功能
11:24
127. 127 - 127 训练结果可视化展示模块
07:20
128. 128 - 128 模块应用与BenckMark解读
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