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  • 02-1-2-1线性代数.mp4
  • 02-1-2初识深度学习.mp4
  • 02-2-2-2微积分.mp4
  • 02-3-2-3概率.mp4
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  • 03-1-3课程使用的技术栈.mp4
  • 03-2-3-2conda实用命令.mp4
  • 03-3-3-3JupyterNotebook快速上手.mp4
  • 03-4-3-4深度学习库PyTorch安装.mp4
  • 04-1-4-1神经网络原理.mp4
  • 04-2-4-2多层感知机.mp4
  • 04-3-4-3前向传播和反向传播.mp4
  • 04-4-4-4多层感知机代码实现.mp4
  • 04-5-4-5回归问题.mp4
  • 04-6-4-6线性回归代码实现.mp4
  • 04-7-4-7分类问题.mp4
  • 04-8-4-8多分类问题代码实现.mp4
  • 05-1-5-1训练的常见问题.mp4
  • 05-2-5-2过拟合欠拟合应对策略.mp4
  • 05-3-5-3过拟合和欠拟合示例.mp4
  • 05-4-5-4正则化.mp4
  • 05-5-5-5Dropout.mp4
  • 05-6-5-6Dropout代码实现.mp4
  • 05-7-5-7梯度消失和梯度爆炸.mp4
  • 05-8-5-8模型文件的读写.mp4
  • 06-1-6-1最优化与深度学习.mp4
  • 06-10-6-10Adam算法.mp4
  • 06-11-6-11梯度下降代码实现.mp4
  • 06-12-6-12学习率调节器.mp4
  • 06-2-6-2损失函数.mp4
  • 06-3-6-3损失函数性质.mp4
  • 06-4-6-4梯度下降.mp4
  • 06-5-6-5随机梯度下降法.mp4
  • 06-6-6-6小批量梯度下降法.mp4
  • 06-7-6-7动量法.mp4
  • 06-8-6-8AdaGrad算法.mp4
  • 06-9-6-9RMSProp_Adadelta算法.mp4
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  • 07-2-7-2图像卷积.mp4
  • 07-3-7-3卷积层.mp4
  • 07-4-7-4卷积层常见操作.mp4
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  • 07-6-7-6卷积神经网络代码实现(LeNet).mp4
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  • 08-2-8-2VGGNet.mp4
  • 08-3-8-3批量规范化.mp4
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