PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目 百度网盘(10.51G)

PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目

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10-1 rnn网络基础_.mp4

10-2 rnn常见网络结构-simple rnn网络_.mp4

10-3 bi-rnn网络_.mp4

10-4 lstm网络基础_.mp4

10-5 attention结构_.mp4

10-6 transformer结构_.mp4

10-7 bert结构_.mp4

10-8 nlp基础概念介绍_.mp4

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11-1 文本情感分析-情感分类概念介绍_.mp4

11-10 文本情感分类-test脚本定义_.mp4

11-2 文本情感分类关键流程介绍_.mp4

11-3 文本情感分类之文本预处理_.mp4

11-4 文本情感分类之特征提取与文本表示_.mp4

11-5 文本情感分类之深度学习模型_.mp4

11-6 文本情感分类-数据准备_.mp4

11-7 文本情感分类-dataset类定义_.mp4

11-8 文本情感分类-model类定义_.mp4

11-9 文本情感分类-train脚本定义_.mp4

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12-1 机器翻译相关方法-应用场景-评价方法_.mp4

12-2 seq2seq-attention编程实例数据准备-模型结构-相关函数_.mp4

12-3 seq2seq-attention编程实例-定义数据处理模块_.mp4

12-4 seq2seq-attention编程实例-定义模型结构模块（上）_.mp4

12-5 seq2seq-attention编程实例-定义模型结构模块（下）_.mp4

12-6 seq2seq-attention编程实例-定义train模块（上）_.mp4

12-7 seq2seq-attention编程实例-定义train模块（下）_.mp4

12-8 seq2seq-attention编程实例-定义train模块-loss function_.mp4

12-9 seq2seq-attention编程实例-定义eval模块_.mp4

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13-1 pytorch模型开发与部署基础平台介绍_.mp4

13-2 pytorch工程化基础–torchscript_.mp4

13-3 pytorch服务端发布平台–torchserver_.mp4

13-4 pytorch终端推理基础–onnx_.mp4

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14-1 linux操作基础串讲_.mp4

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15-1 课程总结_.mp4

1-1 课程导学~1_ (2).mp4

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2-1 初识pytorch基本框架_.mp4

2-2 环境配置（1）_.mp4

2-3 环境配置（2）_.mp4

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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

3-10 取整-余_.mp4

3-11 比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验_.mp4

3-12 三角函数_.mp4

3-13 其他数学函数_.mp4

3-14 pytorch与统计学方法_.mp4

3-15 pytorch与分布函数_.mp4

3-16 pytorch与随机抽样_.mp4

3-17 pytorch与线性代数运算_.mp4

3-18 pytorch与矩阵分解-pca_.mp4

3-19 pytorch与矩阵分解-svd分解-lda_.mp4

3-2 tensor的基本定义_.mp4

3-20 pytorch与张量裁剪_.mp4

3-21 pytorch与张量的索引与数据筛选_.mp4

3-22 pytorch与张量组合与拼接_.mp4

3-23 pytorch与张量切片_.mp4

3-24 pytorch与张量变形_.mp4

3-25 pytorch与张量填充_.mp4

3-26 pytorch与傅里叶变换_.mp4

3-27 pytorch简单编程技巧_.mp4

3-28 pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念_.mp4

3-29 pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解_.mp4

3-3 tensor与机器学习的关系_.mp4

3-30 pytorch与autograd-variable$tensor_.mp4

3-31 pytorch与autograd-如何计算梯度_.mp4

3-32 pytorch与autograd中的几个重要概念-variable-grad-grad_fn_.mp4

3-33 pytorch与autograd中的几个重要概念-function_.mp4

3-34 pytorch与nn库_.mp4

3-35 pytorch与visdom_.mp4

3-36 pytorch与tensorboardx_.mp4

3-37 pytorch与torchvision_.mp4

3-4 tensor创建编程实例_.mp4

3-5 tensor的属性_.mp4

3-6 tensor的属性-稀疏的张量的编程实践_.mp4

3-7 tensor的算术运算_.mp4

3-8 tensor的算术运算编程实例_.mp4

3-9 in-place的概念和广播机制_.mp4

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4-1 机器学习和神经网络的基本概念（1）_.mp4

4-2 机器学习和神经网络的基本概念（2）_.mp4

4-3 利用神经网络解决分类和回归问题（1）_.mp4

4-4 利用神经网络解决分类和回归问题（2）_.mp4

4-5 利用神经网络解决分类和回归问题（3）_.mp4

4-6 利用神经网络解决分类和回归问题（4）_.mp4

4-7 利用神经网络解决分类和回归问题（5）_.mp4

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5-1 计算机视觉基本概念_.mp4

5-10 多分支网络结构_.mp4

5-11 attention的网络结构_.mp4

5-12 学习率_.mp4

5-13 优化器_.mp4

5-14 卷积神经网添加正则化_.mp4

5-2 图像处理常见概念_.mp4

5-3 特征工程_.mp4

5-4 卷积神经网（上）_.mp4

5-5 卷积神经网（下）_.mp4

5-6 pooling层_.mp4

5-7 激活层-bn层-fc层-损失层_.mp4

5-8 经典卷积神经网络结构_.mp4

5-9 轻量型网络结构_.mp4

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1-1 图像分类网络模型框架解读（上）_.mp4

1-10 pytorch搭建cifar10训练脚本搭建-resnet结构（下）_.mp4

1-11 pytorch搭建cifar10训练脚本搭建-mobilenetv1结构_.mp4

1-12 pytorch搭建cifar10训练脚本搭建-inception结构（上）_.mp4

1-13 pytorch搭建cifar10训练脚本搭建-inception结构（下）_.mp4

1-14 pytorch搭建cifar10训练脚本搭建-调用pytorch标准网络resnet18等_.mp4

1-15 pytorch搭建cifar10推理测试脚本搭建_.mp4

1-16 分类问题优化思路_.mp4

1-17 分类问题最新研究进展和方向_.mp4

1-2 图像分类网络模型框架解读（下）_.mp4

1-3 cifar10数据介绍-读取-处理（上）_.mp4

1-4 cifar10数据介绍-读取-处理（下）_.mp4

1-5 pytorch自定义数据加载-加载cifar10数据_.mp4

1-6 pytorch搭建 vggnet 实现cifar10图像分类_.mp4

1-7 pytorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录log（上）_.mp4

1-8 pytorch搭建cifar10训练脚本-tensorboard记录log（下）_.mp4

1-9 pytorch搭建cifar10训练脚本搭建-resnet结构（上）_.mp4

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7-1 目标检测问题介绍（上）_.mp4

7-10 mmdetection log分析_.mp4

7-2 目标检测问题介绍（下）_.mp4

7-3 pascal voc-coco数据集介绍_.mp4

7-4 mmdetection框架介绍-安装说明_.mp4

7-5 mmdetection框架使用说明_.mp4

7-6 mmdetection训练passcal voc目标检测任务（上）_.mp4

7-7 mmdetection训练passcal voc目标检测任务（中）_.mp4

7-8 mmdetection训练passcal voc目标检测任务（下）_.mp4

7-9 mmdetection test脚本_.mp4

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8-1 图像分割基本概念_.mp4

8-2 图像分割方法介绍_.mp4

8-3 图像分割评价指标及目前面临的挑战_.mp4

8-4 coco数据集介绍_.mp4

8-5 detectron框架介绍和使用简单说明_.mp4

8-6 coco数据集标注文件解析_.mp4

8-7 detectron源码解读和模型训练-demo测试_.mp4

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9-1 gan的基础概念和典型模型介绍（上）_.mp4

9-2 gan的基础概念和典型模型介绍（下）_.mp4

9-3 图像风格转换数据下载与自定义dataset类_.mp4

9-4 cyclegan模型搭建-model_.mp4

9-5 cyclegan模型搭建-train（上）_.mp4

9-6 cyclegan模型搭建-train（下）_.mp4

9-7 cyclegan模型搭建-test_.mp4

资料

资料.zip