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首页 > 教程下载 > 综合教程 >  零基础入门PyTorch深度学习:从理论到项目实战
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本课程专为深度学习初学者设计,涵盖从神经网络基础到高级项目实战的全过程。通过详细的视频教程,学员将学习到如何使用PyTorch框架进行模型构建、训练和优化,包括卷积神经网络、循环神经网络及最新的Transformer技术。课程内容丰富,从基础概念到实战应用,确保学员能够掌握深度学习的核心技能,并能够独立完成项目开发。适合希望进入AI领域或提升现有技能的学习者。
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零基础入门PyTorch深度学习:从理论到项目实战2.66GB(mp4视频77节;)
077-8-损失计算与训练.mp444.4MB
076-7-完成前向传播.mp435.62MB
075-6-特征加权分配.mp439.25MB
074-5-QKV计算方法.mp439.38MB
073-4-分块要完成的任务.mp434.85MB
072-3-Embedding模块实现方法.mp442.25MB
071-2-源码DEBUG演示.mp431.69MB
070-1-项目源码准备.mp442.71MB
069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp430.1MB
068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp440.01MB
067-2-服务端处理与预测函数.mp439.02MB
066-1-基本结构与训练好的模型加载.mp419.14MB
065-9-模型训练任务与总结.mp441.31MB
064-8-网络模型预测结果输出.mp435.74MB
063-7-LSTM网络结构基本定义.mp431.93MB
062-6-字符预处理转换ID.mp430.93MB
061-5-预料表与字符切分.mp429.12MB
060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp437.92MB
059-3-命令行参数与DEBUG.mp432.16MB
058-2-文本数据处理基本流程分析.mp450.52MB
057-1-数据集与任务目标分析.mp435.39MB
056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp442.72MB
055-2-图像数据与标签路径处理.mp442.01MB
054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp430.73MB
053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp458.76MB
052-10-测试结果演示分析.mp489.26MB
051-9-重新训练全部模型.mp443.15MB
050-8-模型训练方法.mp442.33MB
049-7-优化器与学习率衰减.mp442.16MB
048-6-输出类别个数修改.mp441.33MB
047-5-输出层与梯度设置.mp450.36MB
046-4-迁移学习方法解读.mp436.41MB
045-3-数据集与模型选择.mp437.85MB
044-2-数据增强模块.mp437.5MB
043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp436.88MB
042-3-卷积网络模型训练.mp444.69MB
041-2-卷积网络参数解读.mp428.24MB
040-1-输入特征通道分析.mp438.36MB
039-4-模型学习与预测.mp452.48MB
038-3-训练流程实例.mp438.85MB
037-2-参数初始化操作解读.mp440.14MB
036-1-任务与数据集解读.mp433.56MB
035-7-参数对结果的影响.mp439.81MB
034-6-训练一个基本的分类模型.mp442.89MB
033-5-损失与训练模块分析.mp435.48MB
032-4-数据源定义简介.mp432.64MB
031-3-网络结构定义方法.mp447.46MB
030-2-基本模块应用测试.mp440.51MB
029-1-数据集与任务概述.mp438.34MB
028-2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp474.46MB
027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp432.79MB
026-8-BERT训练方式分析.mp418.89MB
025-7-整体架构总结.mp426.54MB
024-6-位置编码与解码器.mp428.34MB
023-5-多头注意力机制的效果.mp428.59MB
022-4-QKV的来源与作用.mp427.32MB
021-3-self-attention要解决的问题.mp426.4MB
020-2-注意力结构历史故事介绍.mp432.21MB
019-1-RNN网络结构原理与问题.mp417.14MB
018-8-经典网络架构概述.mp445.18MB
017-7-整体网络结构架构分析.mp445.81MB
016-6-池化层的作用与效果.mp424.14MB
015-5-参数共享的作用.mp411.81MB
014-4-层次结构的作用.mp411.89MB
013-3-卷积计算详细流程演示.mp435.02MB
012-2-卷积要完成的任务解读.mp420.76MB
011-1-卷积神经网络概述分析.mp425.49MB
010-9-预处理与dropout的作用.mp422.26MB
009-8-神经元个数的作用.mp415.4MB
008-7-神经网络效果可视化分析.mp443.16MB
007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp429.55MB
006-5-反向传播演示.mp414.31MB
005-4-前向传播流程解读.mp414.44MB
004-3-损失函数计算方法.mp417.96MB
003-2-模型更新方法解读.mp415.4MB
002-1-神经网络要完成的任务分析.mp421.72MB
001-课程介绍.mp451.62MB
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