方Y-PyTorch深度学习实战训练营（完结）某ShiJian音频加文档

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文件名称：	方Y-PyTorch深度学习实战训练营（完结）某ShiJian音频加文档8f_共：504.36MB
文件总数量：	84条
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文件创建时间：

目录：【216--专栏课-方远-PyTorch深度学习实战（完结）】
目录：【216--专栏课-方远-PyTorch深度学习实战（完结）/05-结束语(1讲)】
    结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.pdf　[3.77MB]
    结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.html　[3.02MB]
    结束语丨人生充满选择，选择与努力同样重要.m4a　[4.46MB]
目录：【216--专栏课-方远-PyTorch深度学习实战（完结）/04-实战篇(1讲)】
    25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.pdf　[2.07MB]
    25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.html　[1.99MB]
    25丨摘要：如何快速实现自动文摘生成？.m4a　[6.19MB]
    24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.pdf　[3.97MB]
    24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.m4a　[7.19MB]
    24丨文本分类：如何使用BERT构建文本分类模型？.html　[2.50MB]
    23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.m4a　[8.39MB]
    23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.pdf　[6.13MB]
    23丨情感分析：如何使用LSTM进行情感分析？.html　[5.23MB]
    22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.m4a　[9.36MB]
    22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.html　[2.68MB]
    22丨NLP基础（下）：详解语言模型与注意力机制.pdf　[3.83MB]
    21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.pdf　[3.76MB]
    21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.m4a　[11.02MB]
    21丨NLP基础（上）：详解自然语言处理原理与常用算法.html　[3.55MB]
    20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.pdf　[12.01MB]
    20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.m4a　[9.06MB]
    20丨图像分割（下）：如何构建一个图像分割模型？.html　[10.09MB]
    19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.pdf　[8.76MB]
    19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.html　[7.16MB]
    19丨图像分割（上）：详解图像分割原理与图像分割模型.m4a　[7.95MB]
    18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型_.html　[4.29MB]
    18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型.pdf　[8.14MB]
    18丨图像分类（下）：如何构建一个图像分类模型€ .m4a　[10.61MB]
    17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.m4a　[11.65MB]
    17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.html　[5.35MB]
    17丨图像分类（上）：图像分类原理与图像分类模型.pdf　[6.38MB]
目录：【216--专栏课-方远-PyTorch深度学习实战（完结）/03-模型训练篇(2讲)】
    加餐丨机器学习其实就那么几件事.pdf　[2.51MB]
    加餐丨机器学习其实就那么几件事.m4a　[7.33MB]
    加餐丨机器学习其实就那么几件事.html　[1.59MB]
    16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.html　[3.29MB]
    16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.pdf　[3.23MB]
    16丨分布式训练：如何加速你的模型训练？.m4a　[11.82MB]
    15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.pdf　[3.55MB]
    15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.m4a　[7.84MB]
    15丨可视化工具：如何实现训练的可视化监控？.html　[3.18MB]
    14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.m4a　[11.18MB]
    14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.html　[3.40MB]
    14丨构建网络：一站式实现模型搭建与训练.pdf　[7.79MB]
    13丨优化方法：更新模型参数的方法.m4a　[8.90MB]
    13丨优化方法：更新模型参数的方法.pdf　[5.29MB]
    13丨优化方法：更新模型参数的方法.html　[6.82MB]
    12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.pdf　[3.18MB]
    12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.m4a　[9.11MB]
    12丨计算梯度：网络的前向与反向传播.html　[2.48MB]
    11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.pdf　[5.06MB]
    11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.m4a　[10.71MB]
    11丨损失函数：如何帮助模型学会“自省”？.html　[4.61MB]
    10丨卷积（下）：计算机的眼睛.pdf　[4.69MB]
    10丨卷积（下）：计算机的眼睛.m4a　[10.36MB]
    10丨卷积（下）：计算机的眼睛.html　[4.07MB]
    09丨卷积（上）：计算机的眼睛.m4a　[11.44MB]
    09丨卷积（上）：计算机的眼睛.html　[2.51MB]
    09丨卷积（上）：计算机的眼睛.pdf　[3.18MB]
    08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.pdf　[4.45MB]
    08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.m4a　[10.30MB]
    08丨Torchvision（下）：其他有趣的功能.html　[3.23MB]
    07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样X.html　[2.63MB]
    07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样X.pdf　[2.88MB]
    07丨Torchvision（中）：数据增强，让数据更加多样X.m4a　[11.00MB]
    06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.pdf　[4.05MB]
    06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.m4a　[9.62MB]
    06丨Torchvision（上）：数据读取，训练开始的第一步.html　[2.74MB]
目录：【216--专栏课-方远-PyTorch深度学习实战（完结）/02-基础篇(3讲)】
    05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.m4a　[11.28MB]
    05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.pdf　[3.58MB]
    05丨Tensor变形记：快速掌握Tensor切分、变形等方法.html　[4.21MB]
    04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.pdf　[2.41MB]
    04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.m4a　[11.98MB]
    04丨Tensor：PyTorch中最基础的计算单元.html　[1.94MB]
    03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.html　[2.51MB]
    03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.pdf　[2.12MB]
    03丨NumPy（下）：深度学习中的常用操作.m4a　[12.48MB]
    02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.pdf　[3.55MB]
    02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.html　[2.61MB]
    02丨NumPy（上）：核心数据结构详解.m4a　[12.84MB]
    01丨PyTorch：网红中的顶流明星.pdf　[5.21MB]
    01丨PyTorch：网红中的顶流明星.html　[4.36MB]
    01丨PyTorch：网红中的顶流明星.m4a　[9.96MB]
目录：【216--专栏课-方远-PyTorch深度学习实战（完结）/01-开篇词(1讲)】
    开篇词丨如何高效入门PyTorch？.pdf　[2.67MB]
    开篇词丨如何高效入门PyTorch？.m4a　[7.81MB]
    开篇词丨如何高效入门PyTorch？.html　[1.82MB]