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1. Pytorch基本使用
- 【视频】 1.1 张量的创建（一） 00:11:25
- 【视频】 1.2 张量的创建（二） 00:24:33
- 【视频】 1.3 张量的数值计算 00:14:54
- 【视频】 1.4 张量和Numpy的转换 00:12:25
- 【视频】 1.5 张量的拼接操作 00:07:44
- 【视频】 1.6 张量的索引操作 00:18:34
- 【视频】 1.7 张量的形状 00:20:45
- 【视频】 1.8 张量运算函数 00:04:20
- 【视频】 1.9 自动微分模块 00:38:13
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2. 神经网络基础
- 【视频】 2.1 深度学习介绍 00:08:33
- 【视频】 2.2 激活函数介绍 00:12:33
- 【视频】 2.3 常见的参数初始化方法 00:37:29
- 【视频】 2.4 构建神经网络模型 00:21:23
- 【视频】 2.5 神经网络的损失函数 00:22:34
- 【视频】 2.6 回归损失函数 00:20:09
- 【视频】 2.7 神经网络反向传播 00:07:01
- 【视频】 2.8 反向传播(BP算法) 00:29:42
- 【视频】 2.9 神经网络正则化 00:09:27
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3. CNN卷积神经网络
- 【视频】 3.1 图像基础知识 00:13:01
- 【视频】 3.2 CNN卷积神经网络概述 00:02:53
- 【视频】 3.3 卷积层（一） 00:15:42
- 【视频】 3.4 卷积层（二） 00:26:51
- 【视频】 3.5 池化层 00:19:34
- 【视频】 3.6 了解Cifar10数据集 00:15:38
- 【视频】 3.7 搭建卷积神经网络 00:15:38
- 【视频】 3.8 编写训练函数 00:20:45
- 【视频】 3.9 编写预测函数 00:05:57
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4. RNN循环神经网络
- 【视频】 4.1 RNN循环神经网络概述 00:02:21
- 【视频】 4.2 词嵌入层的作用 00:16:44
- 【视频】 4.3 循环网络层 00:12:41
- 【视频】 4.4 项目实战 - 文本生成 00:19:13
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5. 项目实训
- 【实训】 5.1 实训一：仿射变换
- 【实训】 5.2 实训二：膨胀与腐蚀
- 【实训】 5.3 实训三：直方图
- 【实训】 5.4 实训四：人脸检测
- 【实训】 5.5 实训五：视频人脸实时检测
