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李沐大神-《动手学深度学习》第二版,电子书+源码+李沐讲解视频

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金币1342  第1259名

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发表于 2024-5-19 10:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
《动手学深度学习》第二版
面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书
含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 实现
被全球 70 多个国家 500 多所大学用于教学

李沐的讲解深入浅出,诙谐幽默,引人入胜!!!
帮助了很多人0基础快速入门深度学习!!!
提供第二版电子书(Jupyter Notebook和pdf两种格式) + 全书源码 + 李沐本人讲解的视频!!!

front.png
D:\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】
│  ├1-00 预告【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-00 预告【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-00 预告【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.mp4
├000pdf+src
│  ├chapter_preliminaries
│  │  ├autograd.md
│  │  ├autograd_origin.md
│  │  ├calculus.md
│  │  ├calculus_origin.md
│  │  ├index.md
│  │  ├index_origin.md
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│  │  ├linear-algebra_origin.md
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│  │  ├probability.md
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│  ├d2l-zh-2.0.0-多框架-jupyter格式.zip
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│  ├d2l-zh-pytorch@2023-8-18.pdf
│  ├pytorch
│  │  ├.ipynb_checkpoints
│  │  ├chapter00-01_preface
│  │  ├chapter00-02_installation
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│  │  ├chapter01_introduction
│  │  ├chapter02_preliminaries
│  │  ├chapter03_linear-networks
│  │  ├chapter05_multilayer-perceptrons
│  │  ├chapter06_deep-learning-computation
│  │  ├chapter07_convolutional-neural-networks
│  │  ├chapter08_convolutional-modern
│  │  ├chapter09_recurrent-neural-networks
│  │  ├chapter10_recurrent-modern
│  │  ├chapter11_attention-mechanisms
│  │  ├chapter12_optimization
│  │  ├chapter13_computational-performance
│  │  ├chapter14_computer-vision
│  │  ├chapter15_natural-language-processing-pretraining
│  │  ├chapter16_natural-language-processing-applications
│  │  ├chapter23_appendix-tools-for-deep-learning
│  │  ├chapter24_references
│  │  ├d2l.bib
│  │  ├img
│  │  ├index - 原始未加章节号.ipynb
│  │  ├index.ipynb
│  │  ├setup.py
│  │  ├TERMINOLOGY.ipynb
├01 课程安排【动手学深度学习v2】
│  ├1-01 课程安排【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-01 课程安排【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-01 课程安排【动手学深度学习v2】-1080P 高清-AVC.mp4
├02 深度学习介绍【动手学深度学习v2】
│  ├1-深度学习介绍-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-深度学习介绍-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-深度学习介绍-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-深度学习介绍 QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-深度学习介绍 QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-深度学习介绍 QA-1080P 高清-AVC.mp4
├03 安装【动手学深度学习v2】
│  ├1-安装-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-安装-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
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│  ├2-安装 QA-1080P 高清-AVC.mp4
├04 数据操作 + 数据预处理【动手学深度学习v2】
│  ├1-数据操作-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-数据操作-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-数据操作-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-数据操作实现-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-数据操作实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-数据预处理实现-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├3-数据预处理实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├4-数据操作 QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├4-数据操作 QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├4-数据操作 QA-1080P 高清-AVC.mp4
├05 线性代数【动手学深度学习v2】
│  ├1-线性代数-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├1-线性代数-1080P 高清-AVC.mp4
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│  ├2-线性代数实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-按特定轴求和-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-按特定轴求和-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-按特定轴求和-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├4-线性代数 QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├4-线性代数 QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├4-线性代数 QA-1080P 高清-AVC.mp4
├06 矩阵计算【动手学深度学习v2】
│  ├1-矩阵计算-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-矩阵计算-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-矩阵计算-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-矩阵计算 QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-矩阵计算 QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-矩阵计算 QA-1080P 高清-AVC.mp4
├07 自动求导【动手学深度学习v2】
│  ├1-自动求导-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-自动求导-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-自动求导-1080P 高清-AVC.mp4
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│  ├2-自动求导实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-自动求导 QA-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├3-自动求导 QA-1080P 高清-AVC.mp4
├08 线性回归 + 基础优化算法【动手学深度学习v2】
│  ├1-线性回归-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-线性回归-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
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│  ├2-基础优化算法-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├3-线性回归的从零开始实现-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├3-线性回归的从零开始实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├4-线性回归的简洁实现-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├5-QA-1080P 高清-AVC.ass
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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】
│  ├1-Softmax 回归-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├1-Softmax 回归-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-损失函数-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├3-图片分类数据集-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├4-Softmax 回归从零开始实现-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├4-Softmax 回归从零开始实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├5-Softmax 回归简洁实现-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├6-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├6-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├6-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├09A Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2
│  ├1-Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├1-Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC_中文(中国).srt
├09B 使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 - 动手学深度学习v2
│  ├1-使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC.mp4
├10 多层感知机 + 代码实现 - 动手学深度学习v2
│  ├1-感知机-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├1-感知机-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-多层感知机-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-多层感知机-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-多层感知机-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-代码实现-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-代码实现-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-代码实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├10行代码战胜90%数据科学家?
│  ├1-10行代码战胜90%数据科学家?-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-10行代码战胜90%数据科学家?-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-10行代码战胜90%数据科学家?-1080P 高清-AVC.mp4
├11 模型选择 + 过拟合和欠拟合【动手学深度学习v2】
│  ├1-模型选择-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-模型选择-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-模型选择-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-过拟合和欠拟合-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-过拟合和欠拟合-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-过拟合和欠拟合-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-代码-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-代码-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-代码-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├12 权重衰退【动手学深度学习v2】
│  ├1-权重衰退-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-权重衰退-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-权重衰退-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├13 丢弃法【动手学深度学习v2】
│  ├1-丢弃法-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-丢弃法-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-丢弃法-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├14 数值稳定性 + 模型初始化和激活函数【动手学深度学习v2】
│  ├1-数值稳定性-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├1-数值稳定性-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-模型初始化和激活函数-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-模型初始化和激活函数-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├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
│  ├1-实战 Kaggle 比赛:预测房价-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├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
│  ├2-课程竞赛:加州2020年房价预测-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├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
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├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
│  ├1-模型构造-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-模型构造-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-参数管理-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-参数管理-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-参数管理-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-自定义层-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-自定义层-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-自定义层-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├4-读写文件-1080P 高清-AVC.ass
│  ├4-读写文件-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├4-读写文件-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├5-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├5-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├5-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├17 使用和购买 GPU【动手学深度学习v2】
│  ├1-使用 GPU-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-使用 GPU-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-使用 GPU-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-购买 GPU-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-购买 GPU-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-购买 GPU-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├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
│  ├1-竞赛总结-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-竞赛总结-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├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
│  ├1-从全连接到卷积-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-从全连接到卷积-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-卷积层-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-卷积层-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-卷积层-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-代码-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-代码-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-代码-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├4-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├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
│  ├1-填充和步幅-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-填充和步幅-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├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
│  ├1-多输入输出通道-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-多输入输出通道-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-代码实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├22 池化层【动手学深度学习v2】
│  ├1-池化层-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-池化层-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-池化层-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-实现-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-实现-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├23 经典卷积神经网络 LeNet【动手学深度学习v2】
│  ├1-LeNet-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-LeNet-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-LeNet-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├24 深度卷积神经网络 AlexNet【动手学深度学习v2】
│  ├1-AlexNet-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-AlexNet-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-AlexNet-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├25 使用块的网络 VGG【动手学深度学习v2】
│  ├1-VGG-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-VGG-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-VGG-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├26 网络中的网络 NiN【动手学深度学习v2】
│  ├1-NIN-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-NIN-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-NIN-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├27 含并行连结的网络 GoogLeNet   Inception V3【动手学深度学习v2】
│  ├1-GoogLeNet-1080P 高清-AVC.ass
│  ├1-GoogLeNet-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-GoogLeNet-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.ass
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│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├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
│  ├1-批量归一化-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├1-批量归一化-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.ass
│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├2-代码-1080P 高清-AVC.mp4
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.ass
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.Cover.jpg
│  ├3-QA-1080P 高清-AVC.mp4
├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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│  ├1-ResNet-1080P 高清-AVC.mp4
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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】
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├30 第二部分完结竞赛:图片分类【动手学深度学习v2】
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├31 深度学习硬件:CPU 和 GPU【动手学深度学习v2】
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├32 深度学习硬件:TPU和其他【动手学深度学习v2】
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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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├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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├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】
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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】
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├45 SSD实现【动手学深度学习v2】
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├46 语义分割和数据集【动手学深度学习v2】
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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】
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├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】
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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】
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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】
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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】
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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】
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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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