注意：只展示部分的文件和文件夹 实际有243个文件
pytorch学习资料
pytorch学习资料 5.9GB
唐宇迪pytorch资料.zip 522.3MB
唐宇迪pytorch资料(1).zip 522.3MB
阶段9-人工智能NLP项目.rar 3.1GB
pytorch.zip 522.3MB
9. Classifier-进行回归预测与分类预测.mp4 15.3MB
8. ROI-Pooling层介绍-利用建议框截取公用特征层.mp4 17.1MB
7. Decode-对先验框调整获得建议框.mp4 37.5MB
6. Anchors-先验框详解.mp4 26.9MB
5. RPN-建议框网络构建.mp4 24.3MB
4. Resnet50-主干特征提取网络介绍.mp4 48.1MB
3. Faster-RCNN整体结构介绍.mp4 38.9MB
2. Pytorch-gpu环境配置.mp4 50.7MB
17. Eval-评价指标map的计算.mp4 43.9MB
16. Predict2-（训练必看）利用训练好的模型进行预测.mp4 29.0MB
15. Train2-（训练必看）训练自己的数据集.mp4 38.5MB
14. Train-训练VOC数据集.mp4 25.6MB
13. Parameter-（训练必看）训练参数解析.mp4 38.1MB
12. Dataset2-（训练必看）数据集制作.mp4 15.2MB
11. Dataset-（训练必看）数据集格式详解.mp4 17.8MB
10. Predict-预测前处理以及后处理、预测框的解码获得预测框.mp4 71.8MB
1. 科普：什么是FasterRCNN.mp4 7.1MB
深度学习与PyTorch入门实战教程_源码+课件 80.9MB
Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip 80.9MB
课(很多) 708.5MB
课时99 自定义数据集实战-2.mp4 12.7MB
课时98 自定义数据集实战-1.mp4 10.3MB
课时97 数据预处理.mp4 19.1MB
课时96 Pokemon数据集.mp4 20.5MB
课时95 情感分类问题实战.mp4 28.4MB
课时94 LSTM Layer使用.mp4 14.1MB
课时93 LSTM原理-2.mp4 21.1MB
课时92 LSTM原理-1.mp4 15.0MB
课时91 梯度弥散与梯度爆炸.mp4 24.2MB
课时90 时间序列预测实战.mp4 25.2MB
课时9 手写数字识别初体验-1.mp4 9.6MB
课时89 RNN Layer使用-2.mp4 14.8MB
课时88 RNN Layer使用-1.mp4 17.5MB
课时87 RNN原理-2.mp4 17.0MB
课时86 RNN原理-1.mp4 15.0MB
课时85 时间序列表示方法.mp4 27.4MB
课时84 实战小结.mp4 23.9MB
课时83 ResNet实战-4.mp4 19.4MB
课时82 ResNet实战-3.mp4 14.6MB
课时81 ResNet实战-2.mp4 19.8MB
课时80 ResNet实战-1.mp4 19.8MB
课时8 分类问题引入-2.mp4 14.3MB
课时79 卷积神经网络训练.mp4 19.6MB
课时78 卷积神经网络实战-2.mp4 19.7MB
课时77 卷积神经网络实战-1.mp4 19.8MB
课时76 CIFAR10数据集介绍.mp4 19.8MB
课时75 数据增强.mp4 22.8MB
课时74 nn.Module模块-2.mp4 15.0MB
课时73 nn.Module模块-1.mp4 20.6MB
课时72 ResNet与DenseNet-2.mp4 20.1MB
课时71 ResNet与DenseNet-1.mp4 23.4MB
课时70 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-2.mp4 19.5MB
课时7 分类问题引入-1.mp4 12.3MB
课时69 经典卷积网络 LeNet5,AlexNet, VGG, GoogLeNet-1.mp4 18.6MB
课时68 BatchNorm-2.mp4 24.6MB
课时67 BatchNorm-1.mp4 16.6MB
课时66 池化层与采样.mp4 16.7MB
课时65 卷积神经网络-3.mp4 15.4MB
