Files

100_配置版本.ipynb
101_Pytorch安装.ipynb
102_Python两大法宝.ipynb
103_Pytorch加载数据.ipynb
104_Tensorboard使用.ipynb
105_Transforms使用.ipynb
106_torchvision数据集使用.ipynb
107_Dataloader使用.ipynb
108_nn.Module模块使用.ipynb
109_卷积原理.ipynb
110_卷积层.ipynb
111_最大池化层.ipynb
112_非线性激活.ipynb
113_线性层及其他层.ipynb
114_搭建小实战和Sequential使用.ipynb
115_损失函数与反向传播.ipynb
116_优化器.ipynb
117_网络模型使用及修改.ipynb
118_网络模型保存与读取.ipynb
119_完整模型训练套路.ipynb
120_利用GPU训练.ipynb
121_完整模型验证套路.ipynb
122_查看开源项目.ipynb
200_深度学习介绍.ipynb
201_配置版本.ipynb
202_数据操作、数据预处理.ipynb
203_线性代数.ipynb
204_矩阵计算.ipynb
205_自动求导.ipynb
206_线性回归、优化算法.ipynb
207_Softmax回归、损失函数、分类.ipynb
208_多层感知机.ipynb
209_模型选择、过拟合、欠拟合.ipynb
210_权重衰退.ipynb
211_丢弃法.ipynb
212_数值稳定性、模型初始化、激活函数.ipynb
213_Kaggle房价预测.ipynb
214_PyTorch神经网络基础.ipynb
215_使用购买GPU.ipynb
216_卷积层.ipynb
217_卷积层里的填充和步幅.ipynb
218_卷积层里的多输入多输出通道.ipynb
219_池化层.ipynb
220_经典神经网络LeNet.ipynb
221_深度卷积神经网络AlexNet.ipynb
222_使用块的网络VGG.ipynb
223_网络中的网络NiN.ipynb
224_合并行连接的网络GoogLeNet.ipynb
225_批量归一化.ipynb
226_残差神经网络ResNet.ipynb
227_深度学习硬件CPU和GPU.ipynb
228_深度学习硬件TPU和其他.ipynb
229_单机多卡并行.ipynb
230_多GPU训练实现.ipynb
231_分布式训练.ipynb
232_数据增广.ipynb
233_微调.ipynb
234_实战Kaggle比赛图像分类CIFAR10.ipynb
235_实战Kaggle比赛狗的品种识别ImageNetDogs.ipynb
236_物体检测和数据集.ipynb
237_锚框.ipynb
238_树叶分类竞赛技术总结.ipynb
239_物体检测算法R-CNN、SSD、YOLO.ipynb
240_SSD实现.ipynb
241_语义分割和数据集.ipynb
242_转置卷积.ipynb
243_转置卷积是一种卷积.ipynb
244_全连接卷积神经网络FCN.ipynb
245_样式迁移.ipynb
246_序列模型.ipynb
247_文本预处理.ipynb
248_语言模型.ipynb
249_循环神经网络RNN.ipynb
250_循环神经网络RNN的实现.ipynb
251_门控循环单元GRU.ipynb
252_长短期记忆网络LSTM.ipynb
253_深层循环神经网络.ipynb
254_双向循环神经网络.ipynb
255_机器翻译数据集.ipynb
256_编码器解码器架构.ipynb
257_序列到序列学习seq2seq.ipynb
258_束搜索.ipynb
259_注意力机制.ipynb
260_注意力分数.ipynb
261_使用注意力机制的seq2seq.ipynb
262_自注意力.ipynb
263_Transformer.ipynb
264_BERT预训练.ipynb
265_BERT微调.ipynb
266_目标检测竞赛总结.ipynb
267_优化算法.ipynb
268_课程总结和进阶学习.ipynb
300_配置版本.ipynb
301_课程1_第1周_深度学习概述.ipynb
302_课程1_第2周a_神经网络基础之逻辑回归.ipynb
303_课程1_第2周b_神经网络基础之Python与向量化.ipynb
304_课程1_第3周_浅层神经网络.ipynb
305_课程1_第4周_深层神经网络.ipynb
306_课程1_第1周_测验题.ipynb
307_课程1_第2周_测验题.ipynb
308_课程1_第3周_测验题.ipynb
309_课程1_第4周_测验题.ipynb
310_课程1_第1周_作业题_numpy构建基本函数.ipynb
311_课程1_第2周_作业题_神经网络思想实现Logistic回归.ipynb
312_课程1_第3周_作业题_1层隐藏层的神经网络分类二维数据.ipynb
313_课程1_第4周_作业题_逐步构建你的深度神经网络.ipynb
314_课程2_第1周_深度学习的实用层面.ipynb
315_课程2_第2周_优化算法.ipynb
316_课程2_第3周_超参数调试、Batch正则化和编程框架.ipynb
317_课程2_第1周_测验题.ipynb
318_课程2_第2周_测验题.ipynb
319_课程2_第3周_测验题.ipynb
320_课程2_第1周_作业题_深度神经网络的初始化_正则化_梯度检验.ipynb
321_课程2_第2周_作业题_优化算法.ipynb
322_课程2_第3周_作业题_Tensorflow入门.ipynb
323_课程3_第1周_机器学习策略（上）.ipynb
324_课程3_第2周_机器学习策略（下）.ipynb
325_课程3_第1周_测验题.ipynb
326_课程3_第2周_测验题.ipynb
327_课程3_第1周_无作业题.ipynb
328_课程3_第2周_无作业题.ipynb
329_课程4_第1周_卷积神经网络基础.ipynb
330_课程4_第2周_深度卷积模型.ipynb
331_课程4_第3周_目标检测.ipynb
332_课程4_第4周_人脸识别与神经风格迁移.ipynb
333_课程4_第1周_测验题.ipynb
334_课程4_第2周_测验题.ipynb
335_课程4_第3周_测验题.ipynb
336_课程4_第4周_测验题.ipynb
337_课程4_第1周_作业题_搭建卷积神经网络以及应用.ipynb
338_课程4_第2周_作业题_Keras入门与残差网络搭建.ipynb
339_课程4_第3周_作业题_车辆检测.ipynb
340_课程4_第4周_作业题a_人脸识别.ipynb
341_课程4_第4周_作业题b_风格迁移.ipynb
342_课程5_第1周_循环神经网络RNN.ipynb
343_课程5_第2周_特征向量表征.ipynb
344_课程5_第3周_序列模型和注意力机制.ipynb
345_课程5_第1周_测验题.ipynb
346_课程5_第2周_测验题.ipynb
347_课程5_第3周_测验题.ipynb
348_课程5_第1周_作业题a_搭建RNN网络和LSTM网络.ipynb
349_课程5_第1周_作业题b_字符语言模型和诗歌生成.ipynb
350_课程5_第1周_作业题c_LSTM网络生成爵士乐.ipynb
351_课程5_第2周_作业题a_词向量运算.ipynb
352_课程5_第2周_作业题b_表情情感分类器.ipynb
353_课程5_第3周_作业题a_机器翻译.ipynb
354_课程5_第3周_作业题b_语音识别关键字.ipynb
README.md

200_深度学习介绍.ipynb

AccumulateMore

小王同学

Jul 24, 2023

2dfdc82 · Jul 24, 2023

History

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Files

200_深度学习介绍.ipynb

200_深度学习介绍.ipynb

Files

200_深度学习介绍.ipynb

Latest commit

History

200_深度学习介绍.ipynb

File metadata and controls