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动手学深度学习 (李沐) PyTorch版

亚马逊AI首席科学家李沐(《动手学深度学习》作者)亲授。从线性回归到Transformer、GPT,代码+理论同步讲解。配套d2l.ai在线教材,全球最受欢迎的深度学习入门课程之一。

计算机科学 · 161课时

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课程目录

第1讲 课程介绍
第2讲 深度学习简介
第3讲 环境配置
第4讲 数据操作
第5讲 数据预处理
第6讲 线性代数
第7讲 矩阵计算
第8讲 自动求导
第9讲 线性回归-1
第10讲 线性回归-2
第11讲 Softmax回归
第12讲 多层感知机-1
第13讲 多层感知机-2
第14讲 模型选择
第15讲 权重衰减
第16讲 Dropout
第17讲 数值稳定性
第18讲 深度学习计算
第19讲 LeNet
第20讲 AlexNet
第21讲 VGG
第22讲 NiN
第23讲 GoogLeNet
第24讲 批量归一化
第25讲 ResNet
第26讲 DenseNet
第27讲 GPU计算
第28讲 序列模型
第29讲 RNN-1
第30讲 RNN-2
第31讲 GRU
第32讲 LSTM
第33讲 深层RNN
第34讲 编码器-解码器
第35讲 注意力机制
第36讲 Transformer
第37讲 BERT
第38讲 GPT
第39讲 目标检测
第40讲 SSD
第41讲 FCN语义分割
第42讲 样式迁移
第43讲 GAN
第44讲 计算机视觉前沿
第45讲 NLP前沿
第46讲
第47讲
第48讲
第49讲
第50讲