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深度学习原理与PyTorch实战(9787302576860/090778-01)
第12课时: 2.11 变量练习
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课时列表
第2课时: 2.1 Python是什么
第3课时: 2.2 安装Python解释器
第4课时: 2.3 Pycharm使用
第5课时: 2.4 Pycharm安装
第6课时: 2.5 Pycharm安装 (2)
第7课时: 2.6 注释
第8课时: 2.7 python算数运算
第9课时: 2.8 input与变量
第10课时: 2.9 程序的运行过程
第11课时: 2.10 变量
第12课时: 2.11 变量练习
第13课时: 2.12 数据类型
第14课时: 2.13 函数(1)
第15课时: 2.14 函数(2)
第16课时: 2.15 条件判断的嵌套
第17课时: 2.16 条件判断(1)
第18课时: 2.17 条件判断(2)
第19课时: 2.18 While循环
第20课时: 2.19 While循环练习
第21课时: 2.20 运算符
第22课时: 2.21 运算符的结果
第23课时: 2.22 列表
第24课时: 2.23 列表练习
第25课时: 2.24 列表遍历
第26课时: 2.25 列表遍历(2)
第27课时: 2.26 列表遍历(3)
第28课时: 2.27 Tuple元组
第29课时: 2.28 字符串常用方法
第30课时: 2.29 模块
第31课时: 4.1 概述 什么是神经网络
第32课时: 4.2 概述 神经网络三部曲
第33课时: 4.3 预备知识 矩阵乘法 (1)
第34课时: 4.4 预备知识 矩阵乘法 (2)
第35课时: 4.5 预备知识 矩阵乘法 (3)
第36课时: 4.6 预备知识 梯度下降法 (1)
第37课时: 4.7 预备知识 梯度下降法 (2)
第38课时: 4.8 预备知识 梯度下降法 (3)
第39课时: 4.9 预备知识 梯度下降法 (4)
第40课时: 4.10 预备知识 激活函数(1)
第41课时: 4.11 预备知识 激活函数(2)
第42课时: 4.12 预备知识 反向传播
第43课时: 4.13 安装Pytorch
第44课时: 4.14 张量
第45课时: 4.15 魔术方法和可调用对象
第46课时: 4.16 Pytorch提供的可调用对象
第47课时: 4.17 Pytorch可调用对象源码解读
第48课时: 4.18 线性回归(1)
第49课时: 4.19 线性回归(2)
第50课时: 4.20 torch.nn.Linear源码解析
第51课时: 4.21 全连接神经网络 (1)
第52课时: 4.22 全连接神经网络 (2)
第53课时: 4.23 全连接神经网络 (3)
第54课时: 4.24 全连接神经网络 (4)
第55课时: 5.1 卷积
第56课时: 5.2 图像检测(1)
第57课时: 5.3 图像检测(2)
第58课时: 5.4 YOLOV1
第59课时: 5.5 迁移学习
第60课时: 5.6 迁移学习
第61课时: 5.7 FasterRCNN
第62课时: 6.1 LSTM
第63课时: 6.2 在Pytorch中使用LSTM
第64课时: 6.3 使用LSTM进行图片分类
第65课时: 6.4 效果
第66课时: 6.5 RNN训练的一些细节
第67课时: 6.6 WordEmbedding
第68课时: 6.7 Self-Attention
第69课时: 6.8 Transformer
第70课时: 6.9 Bert
第1课时: 源代码下载
学
习
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心
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