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face-py框架

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2019-04-28 19:49:25

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野生技术协会

各走一边大道朝天发消息

豆包AI又又又进化了

1万人感兴趣

1.lesson1-PyTorch介绍

13:01

2.lesson2-开发环境准备

12:43

3.lesson3-初探Linear Regression案例-1

12:46

4.lesson3-初探Linear Regression案例-2

11:11

5.lesson4-PyTorch求解Linear Regression案例

08:39

6.lesson5 -手写数字问题引入1

10:37

7.lesson5 -手写数字问题引入2

07:26

8.lesson6 基本数据类型1

16:24

9.lesson6 基本数据类型2

08:14

10.lesson7 创建Tensor 1

14:00

11.lesson7 创建Tensor 2

11:14

12.lesson8 索引与切片1

12:50

13.lesson8 索引与切片2

11:51

14.lesson9 维度变换1

07:55

15.lesson9 维度变换2

10:26

16.lesson9 维度变换3

10:30

17.lesson9 维度变换4

08:24

18.lesson10 Broatcasting 1

14:12

19.lesson10 Broatcasting 2

12:28

20.lesson11 合并与切割1

11:35

21.lesson11 合并与切割2

06:34

22.lesson12 基本运算

16:44

23.lesson13 数据统计1

10:42

24.lesson13 数据统计2

11:35

25.lesson14 高阶OP

16:06

26.lesson16 什么是梯度1

13:51

27.lesson16 什么是梯度2

11:13

28.lesson17 常见梯度

07:24

29.lesson18 激活函数及其梯度1

14:08

30.lesson18 激活函数及其梯度2

12:06

31.lesson18 激活函数及其梯度3

15:52

32.lesson19 单一输出感知机1

13:53

33.lesson19 多输出Loss层2

13:17

34.lesson20 链式法则

11:41

35.lesson21 反向传播

19:57

36.lesson22 优化小实例

08:56

37.lesson24 Logistic Regression

14:14

38.lesson25 交叉熵

18:31

39.lesson26 多分类实战

08:27

40.lesson27 全连接层

14:00

41.lesson28 激活函数与GPU加速

11:38

42.lesson29 测试

12:02

43.lesson30-Visdom可视化

13:09

44.lesson31-过拟合与欠拟合

14:25

45.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-1

11:47

46.lesson32-Train-Val-Test-交叉验证-2

07:40

47.lesson33-regularization

11:22

48.lesson34-动量与lr衰减

13:59

49.lesson35-early stopping, dropout, sgd

14:21

50.lesson37-什么是卷积-1

12:59

51.lesson37-什么是卷积-2

08:48

52.lesson38-卷积神经网络-1

11:20

53.lesson38-卷积神经网络-2

11:13

54.lesson38-卷积神经网络-3

08:44

55.lesson39-Pooling&upsample

10:55

56.lesson40-BatchNorm-1

09:28

57.lesson40-BatchNorm-2

13:08

58.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN

09:19

59.lesson41-LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeN

09:44

60.lesson42-ResNet，DenseNet-1

12:05

61.lesson42-ResNet, DenseNet-2

10:22

62.lesson43-nn.Module-1

10:18

63.lesson43-nn.Module-2

08:57

64.lesson44-数据增强Data Argumentation

12:55

65.lesson46-时间序列表示

14:58

66.lesson47-RNN原理-1

09:57

67.lesson47-RNN原理-2

09:40

68.lesson48-RNN Layer使用-1

09:44

69.lesson48-RNN Layer使用-2

09:02

70.lesson49-时间序列预测

13:28

71.lesson50-RNN训练难题

12:51

72.lesson51-LSTM原理-1

09:03

73.lesson51-LSTM原理-2

10:54

74.lesson52-LSTM Layer使用

08:45

75.lesson53-情感分类实战

15:16

76.深度学习原理与PyTorch实战

09:12

77.深度学习原理与PyTorch实战

13:05

78.深度学习原理与PyTorch实战

10:03

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