（强推）B站讲的最好的高级计算机视觉与Python课程
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视频选集
（1/99）
自动连播
1.深度学习框架简介 兼职
09:08
课时2 PyTorch功能演示
11:10
课时3 开发环境安装（简介）
12:41
课时4 简单回归问题-1
09:10
课时5 简单回归问题-2
14:45
课时6 回归问题实战
08:44
课时7 分类问题引入-1
07:17
课时8 分类问题引入-2
09:20
课时9 手写数字识别初体验-1
06:10
课时10 手写数字识别初体验-2
06:37
课时11 手写数字识别初体验-3
07:03
课时12 手写数字识别初体验-4
08:06
课时13 手写数字识别初体验-5
08:17
课时14 张量数据类型-1
09:57
课时15 张量数据类型-2
14:08
课时16 创建Tensor-1
10:48
课时17 创建Tensor-2
13:00
课时18 索引与切片-1
12:12
课时19 索引与切片-2
11:32
课时20 维度变换-1
07:38
课时21 维度变换-2
10:02
课时22 维度变换-3
07:53
课时23 维度变换-4
10:24
课时24 Broadcasting-1
08:47
课时25 Broadcasting-2
11:36
课时26 Broadcasting-3
06:12
课时27 合并与分割-1
10:45
课时28 合并与分割-2
06:37
课时29 数学运算-1
07:40
课时30 数学运算-2
08:56
课时31 属性统计-1
10:43
课时32 属性统计-2
11:35
课时33 高阶操作
16:06
课时34 什么是梯度-1
10:20
课时35 什么是梯度-2
14:18
课时36 常见函数的梯度
07:19
课时37 激活函数与Loss的梯度-1
13:54
课时38 激活函数与Loss的梯度-2
08:54
课时39 激活函数与Loss的梯度-3
06:47
课时40 激活函数与Loss的梯度-4
11:58
课时41 感知机的梯度推导-1
13:36
课时42 感知机的梯度推导-2
13:17
课时43 链式法则
11:32
课时44 反向传播算法-1
12:45
课时45 反向传播算法-2
07:02
课时46 优化问题实战
08:56
课时47 Logistic Regression
14:14
课时48 交叉熵-1
09:08
课时49 交叉熵-2
09:28
课时50 多分类问题实战
08:27
课时52 激活函数与GPU加速
11:39
课时53 MNIST测试实战
12:02
课时54 Visdom可视化
13:09
课时55 过拟合与欠拟合
14:25
课时56 交叉验证-1
11:47
课时57 交叉验证-2
07:40
课时58 Regularization
11:22
课时59 动量与学习率衰减
13:59
课时60 Early stopping, dropout等
14:21
课时61 什么是卷积-1
12:59
课时62 什么是卷积-2
08:48
课时63 卷积神经网络-1
11:20
课时64 卷积神经网络-2
11:13
课时65 卷积神经网络-3
08:44
课时66 池化层与采样
10:55
课时67 BatchNorm-1
09:28
课时68 BatchNorm-2
13:08
课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1
09:19
课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2
09:44
课时71 ResNet与DenseNet-1
12:05
课时72 ResNet与DenseNet-2
10:22
课时73 nn.Module模块-1
10:18
课时74 nn.Module模块-2
08:57
课时75 数据增强
12:55
课时76 CIFAR10数据集介绍
10:09
课时77 卷积神经网络实战-1
10:09
课时78 卷积神经网络实战-2
10:05
课时79 卷积神经网络训练
10:05
课时80 ResNet实战-1
10:12
课时81 ResNet实战-2
10:12
课时82 ResNet实战-3
07:32
课时83 ResNet实战-4
10:08
课时84 实战小结
12:51
课时85 时间序列表示方法
14:59
课时86 RNN原理-1
09:57
课时87 RNN原理-2
09:40
课时88 RNN Layer使用-1
09:44
课时89 RNN Layer使用-2
09:02
课时90 时间序列预测实战
13:28
课时91 梯度弥散与梯度爆炸
12:51
课时92 LSTM原理-1
09:03
课时93 LSTM原理-2
10:54
课时94 LSTM Layer使用
08:45
课时95 情感分类问题实战
15:16
课时96 Pokemon数据集
12:31
课时97 数据预处理
12:21
课时98 自定义数据集实战-1
06:50
课时99 自定义数据集实战-2
08:43
课时100 自定义数据集实战-3
11:05
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