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深度学习框架-PyTorch实战系列

【7814】-深度学习框架-PyTorch实战系列

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  • 资源简介:深度学习框架-PyTorch实战系列
  • 详细描述

    深度学习框架-PyTorch实战系列





    第1章PyTorch框架基本处理操作
     
    1-1PyTorch实战课程简介[04:53]
    1-2PyTorch框架发展趋势简介[08:25]
    1-3框架安装方法(CPU与GPU版本)[05:13]
    1-4PyTorch基本操作简介[09:25]
    1-5自动求导机制[10:59]
    1-6线性回归DEMO-数据与参数配置[08:56]
    1-7线性回归DEMO-训练回归模型[10:08]
    1-8补充:常见tensor格式[07:10]
    1-9补充:Hub模块简介[08:25]
    第2章神经网络实战分类与回归任务
     
    2-1气温数据集与任务介绍[06:42]
    2-2按建模顺序构建完成网络架构[11:38]
    2-3简化代码训练网络模型[11:04]
    2-4分类任务概述[05:12]
    2-5构建分类网络模型[09:40]
    2-6DataSet模块介绍与应用方法[10:11]
    第3章卷积神经网络原理与参数解读
     
    3-1卷积神经网络应用领域[07:25]
    3-2卷积的作用[09:23]
    3-3卷积特征值计算方法[08:07]
    3-4得到特征图表示[06:59]
    3-5步长与卷积核大小对结果的影响[08:11]
    3-6边缘填充方法[06:30]
    3-7特征图尺寸计算与参数共享[07:02]
    3-8池化层的作用[05:38]
    3-9整体网络架构[06:20]
    3-10VGG网络架构[06:16]
    3-11残差网络Resnet[07:41]
    3-12感受野的作用[05:46]
    第4章图像识别核心模块实战解读
     
    4-1卷积网络参数定义[07:21]
    4-2网络流程解读[07:26]
    4-3Vision模块功能解读[05:10]
    4-4分类任务数据集定义与配置[06:27]
    4-5图像增强的作用[04:51]
    4-6数据预处理与数据增强模块[09:25]
    4-7Batch数据制作[08:37]
    第5章迁移学习的作用与应用实例
     
    5-1迁移学习的目标[05:31]
    5-2迁移学习策略[07:11]
    5-3加载训练好的网络模型[09:54]
    5-4优化器模块配置[05:14]
    5-5实现训练模块[08:15]
    5-6训练结果与模型保存[09:31]
    5-7加载模型对测试数据进行预测[09:10]
    5-8额外补充-Resnet论文解读[11:47]
    5-9额外补充-Resnet网络架构解读[08:26]
    第6章递归神经网络与词向量原理解读
     
    6-1RNN网络架构解读[11:27]
    6-2词向量模型通俗解释[08:14]
    6-3模型整体框架[10:09]
    6-4训练数据构建[05:10]
    6-5CBOW与Skip-gram模型[08:20]
    6-6负采样方案[07:40]
    第7章新闻数据集文本分类实战
     
    7-1任务目标与数据简介[07:18]
    7-2RNN模型所需输入格式解析[06:54]
    7-3项目配置参数设置[10:26]
    7-4新闻数据读取与预处理方法[08:07]
    7-5LSTM网络模块定义与参数解析[09:35]
    7-6训练LSTM文本分类模型[08:55]
    7-7Tensorboardx可视化展示模块搭建[09:16]
    7-8CNN应用于文本任务原理解析[10:46]
    7-9网络模型架构与效果展示[10:58]
    第8章对抗生成网络架构原理与实战解析
     
    8-1对抗生成网络通俗解释[08:25]
    8-2GAN网络组成[05:14]
    8-3损失函数解释说明[10:05]
    8-4数据读取模块[08:26]
    8-5生成与判别网络定义[08:39]
    第9章基于CycleGan开源项目实战图像合成
     
    9-1CycleGan网络所需数据[06:50]
    9-2CycleGan整体网络架构[10:03]
    9-3PatchGan判别网络原理[04:40]
    9-4Cycle开源项目简介[07:07]
    9-5数据读取与预处理操作[10:17]
    9-6生成网络模块构造[12:12]
    9-7判别网络模块构造[05:02]
    9-8损失函数:identity loss计算方法[09:12]
    9-9生成与判别损失函数指定[11:40]
    9-10额外补充:VISDOM可视化配置[05:54]
    第10章OCR文字识别原理
     
    10-1OCR文字识别要完成的任务[06:29]
    10-2CTPN文字检测网络概述[08:05]
    10-3序列网络的作用[09:20]
    10-4输出结果含义解析[07:09]
    10-5CTPN细节概述[09:06]
    10-6CRNN识别网络架构[06:16]
    10-7CTC模块的作用[04:29]
    第11章OCR文字识别项目实战
     
    11-1OCR文字检测识别项目效果展示[04:20]
    11-2训练数据准备与环境配置[06:49]
    11-3检测模块候选框生成[08:06]
    11-4候选框标签制作[08:23]
    11-5整体网络所需模块[04:55]
    11-6网络架构各模块完成的任务解读[08:38]
    11-7CRNN识别模块所需数据与标签[05:12]
    11-8识别模块网络架构解读[10:41]
    第12章基于3D卷积的视频分析与动作识别
     
    12-13D卷积原理解读[07:43]
    12-2UCF101动作识别数据集简介[06:02]
    12-3测试效果与项目配置[12:01]
    12-4视频数据预处理方法[07:24]
    12-5数据Batch制作方法[09:02]
    12-63D卷积网络所涉及模块[07:50]
    12-7训练网络模型[08:32]
    第13章自然语言处理通用框架BERT原理解读
     
    13-1BERT任务目标概述[05:27]
    13-2传统解决方案遇到的问题[11:09]
    13-3注意力机制的作用[06:57]
    13-4self-attention计算方法[11:25]
    13-5特征分配与softmax机制[09:20]
    13-6Multi-head的作用[09:09]
    13-7位置编码与多层堆叠[07:17]
    13-8transformer整体架构梳理[10:57]
    13-9BERT模型训练方法[09:37]
    13-10训练实例[09:47]
    第14章开源项目BERT源码解读(官方TF版)
     
    14-1BERT开源项目简介[07:35]
    14-2项目参数配置[12:08]
    14-3数据读取模块[07:40]
    14-4数据预处理模块[09:37]
    14-5tfrecord制作[11:35]
    14-6Embedding层的作用[07:29]
    14-7加入额外编码特征[09:22]
    14-8加入位置编码特征[05:12]
    14-9mask机制[08:49]
    14-10构建QKV矩阵[12:38]
    14-11完成Transformer模块构建[09:56]
    14-12训练BERT模型[08:51]
    第15章基于PyTorch实战BERT模型(民间PyTorch版)
     
    15-1项目配置与环境概述[06:52]
    15-2数据读取与预处理[05:45]
    15-3网络结构定义[07:01]
    15-4训练网络模型[08:19]
    第16章PyTorch框架实战模板解读
     
    16-1项目模板各模块概述[08:43]
    16-2各模块配置参数解析[09:15]
    16-3数据读取与预处理模块功能解读[11:45]
    16-4模型架构模块[06:46]
    16-5训练模块功能[11:22]
    16-6训练结果可视化展示模块[07:19]
    16-7模块应用与BenckMark解读开始学习


     
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