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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01 课程安排【动手学深度学习v2】
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00 预告【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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54 循环神经网络 RNN【动手学深度学习v2】
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22 池化层【动手学深度学习v2】
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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】
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33 单机多卡并行【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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64 注意力机制【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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61 编码器-解码器架构【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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57 长短期记忆网络（LSTM）【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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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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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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66 使用注意力机制的seq2seq【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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【完结】73 - 课程总结和进阶学习【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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38 第二次竞赛 树叶分类结果【动手学深度学习v2】
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29 残差网络 ResNet【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】
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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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51 序列模型【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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Windows 下安装 CUDA 和 Pytorch 跑深度学习 - 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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37 微调【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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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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45 SSD实现【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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67 自注意力【动手学深度学习v2】
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16 PyTorch 神经网络基础【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】
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70 BERT微调【动手学深度学习v2】
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使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 - 动手学深度学习v2