李沐-动手学深度学习-第二版全套
├00 预告【动手学深度学习v2】
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├01 课程安排【动手学深度学习v2】
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├02 深度学习介绍【动手学深度学习v2】
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├03 安装【动手学深度学习v2】
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├04 数据操作 + 数据预处理【动手学深度学习v2】
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├05 线性代数【动手学深度学习v2】
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├06 矩阵计算【动手学深度学习v2】
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├07 自动求导【动手学深度学习v2】
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├08 线性回归 + 基础优化算法【动手学深度学习v2】
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├09 Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集【动手学深度学习v2】
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│ ├4-Softmax 回归从零开始实现-1080P 高清-AVC.ass
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├09A Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 – 动手学深度学习v2
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├09B 使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 – 动手学深度学习v2
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├10 多层感知机 + 代码实现 – 动手学深度学习v2
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├10行代码战胜90%数据科学家？
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├11 模型选择 + 过拟合和欠拟合【动手学深度学习v2】
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├12 权重衰退【动手学深度学习v2】
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├13 丢弃法【动手学深度学习v2】
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├14 数值稳定性 + 模型初始化和激活函数【动手学深度学习v2】
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├15 实战：Kaggle房价预测 + 课程竞赛：加州2020年房价预测【动手学深度学习v2】
│ ├1-实战 Kaggle 比赛：预测房价-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├1-实战 Kaggle 比赛：预测房价-1080P 高清-AVC.mp4
│ ├2-课程竞赛：加州2020年房价预测-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├2-课程竞赛：加州2020年房价预测-1080P 高清-AVC.mp4
│ ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
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├16 PyTorch 神经网络基础【动手学深度学习v2】
│ ├1-模型构造-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├2-参数管理-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├3-自定义层-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├4-读写文件-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├5-QA-1080P 高清-AVC.ass
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├17 使用和购买 GPU【动手学深度学习v2】
│ ├1-使用 GPU-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
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├18 预测房价竞赛总结【动手学深度学习v2】
│ ├1-竞赛总结-1080P 高清-AVC.ass
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├19 卷积层【动手学深度学习v2】
│ ├1-从全连接到卷积-1080P 高清-AVC.ass
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├20 卷积层里的填充和步幅【动手学深度学习v2】
│ ├1-填充和步幅-1080P 高清-AVC.ass
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├21 卷积层里的多输入多输出通道【动手学深度学习v2】
│ ├1-多输入输出通道-1080P 高清-AVC.ass
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├22 池化层【动手学深度学习v2】
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├23 经典卷积神经网络 LeNet【动手学深度学习v2】
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├24 深度卷积神经网络 AlexNet【动手学深度学习v2】
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├25 使用块的网络 VGG【动手学深度学习v2】
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├26 网络中的网络 NiN【动手学深度学习v2】
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├27 含并行连结的网络 GoogLeNet Inception V3【动手学深度学习v2】
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├28 批量归一化【动手学深度学习v2】
│ ├1-批量归一化-1080P 高清-AVC.ass
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├29 残差网络 ResNet【动手学深度学习v2】
│ ├1-ResNet-1080P 高清-AVC.ass
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├29.2 ResNet为什么能训练出1000层的模型【动手学深度学习v2】
│ ├1-ResNet的梯度计算-1080P 高清-AVC.ass
│ ├1-ResNet的梯度计算-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│ ├1-ResNet的梯度计算-1080P 高清-AVC.mp4
│ ├2-QA-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├2-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├30 第二部分完结竞赛：图片分类【动手学深度学习v2】
│ ├1-30 第二部分完结竞赛：图片分类【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.ass
│ ├1-30 第二部分完结竞赛：图片分类【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│ ├1-30 第二部分完结竞赛：图片分类【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.mp4
├31 深度学习硬件：CPU 和 GPU【动手学深度学习v2】
│ ├1-CPU 和 GPU-1080P 高清-AVC.ass
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├32 深度学习硬件：TPU和其他【动手学深度学习v2】
│ ├1-更多的芯片-1080P 高清-AVC.ass
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├33 单机多卡并行【动手学深度学习v2】
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├34 多GPU训练实现【动手学深度学习v2】
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├35 分布式训练【动手学深度学习v2】
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├36 数据增广【动手学深度学习v2】
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├37 微调【动手学深度学习v2】
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├38 第二次竞赛 树叶分类结果【动手学深度学习v2】
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│ ├1-38 第二次竞赛 树叶分类结果【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.mp4
├39 实战 Kaggle 比赛：图像分类（CIFAR-10）【动手学深度学习v2】
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├40 实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）【动手学深度学习v2】
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│ ├2-QA-1080P 高清-AVC.ass
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├41 物体检测和数据集【动手学深度学习v2】
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│ ├3-数据集-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├4-QA-1080P 高清-AVC.ass
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├42 锚框【动手学深度学习v2】
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├43 树叶分类竞赛技术总结【动手学深度学习v2】
│ ├1-43 树叶分类竞赛技术总结【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├1-43 树叶分类竞赛技术总结【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.mp4
├44 物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO【动手学深度学习v2】
│ ├1-目标检测-1080P 高清-AVC.ass
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├45 SSD实现【动手学深度学习v2】
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│ ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
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├46 语义分割和数据集【动手学深度学习v2】
│ ├1-语义分割-1080P 高清-AVC.ass
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├47 转置卷积【动手学深度学习v2】
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├47.2 转置卷积是一种卷积【动手学深度学习v2】
│ ├1-47.2 转置卷积是一种卷积【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├1-47.2 转置卷积是一种卷积【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.mp4
├48 全连接卷积神经网络 FCN【动手学深度学习v2】
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├49 样式迁移【动手学深度学习v2】
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├50 课程竞赛：牛仔行头检测【动手学深度学习v2】
│ ├1-50 课程竞赛：牛仔行头检测【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.ass
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├51 序列模型【动手学深度学习v2】
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├52 文本预处理【动手学深度学习v2】
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├53 语言模型【动手学深度学习v2】
│ ├1-语言模型-1080P 高清-AVC.ass
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├54 循环神经网络 RNN【动手学深度学习v2】
│ ├1-RNN-1080P 高清-AVC.ass
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├55 循环神经网络 RNN 的实现【动手学深度学习v2】
│ ├1-从零开始实现-1080P 高清-AVC.ass
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├56 门控循环单元（GRU）【动手学深度学习v2】
│ ├1-门控循环单元（GRU）-1080P 高清-AVC.ass
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├57 长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习v2】
│ ├1-长短期记忆网络（LSTM）-1080P 高清-AVC.ass
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├58 深层循环神经网络【动手学深度学习v2】
│ ├1-深层循环神经网络-1080P 高清-AVC.ass
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├59 双向循环神经网络【动手学深度学习v2】
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├60 机器翻译数据集【动手学深度学习v2】
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├61 编码器-解码器架构【动手学深度学习v2】
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├62 序列到序列学习（seq2seq）【动手学深度学习v2】
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├63 束搜索【动手学深度学习v2】
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├64 注意力机制【动手学深度学习v2】
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├65 注意力分数【动手学深度学习v2】
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├66 使用注意力机制的seq2seq【动手学深度学习v2】
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├67 自注意力【动手学深度学习v2】
│ ├1-自注意力-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├1-自注意力-1080P 高清-AVC.jpg
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├69 BERT预训练【动手学深度学习v2】
│ ├1-BERT-1080P 高清-AVC.ass
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│ ├4-BERT预训练代码-1080P 高清-AVC.ass
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├70 BERT微调【动手学深度学习v2】
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├71 目标检测竞赛总结【动手学深度学习v2】
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├72 优化算法【动手学深度学习v2】
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├73 课程总结和进阶学习【动手学深度学习v2】【完结】
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├动手学深度学习-pytorch-官方V2.pdf
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