UP主: 封面: 简介:配套电子书地址:www.rethink.fun课程源代码:https://github.com/RethinkFun/DeepLearning训练数据下载:https://pan.baidu.com/s/1uDek4amMrPYDeu-R93CXrQ?pwd=etup这个...
视频选集 1.1什么是深度学习 1.2如何学习深度学习 第二章线性代数 2.1向量 2.2向量的基 2.3线性变换和矩阵 2.4向量点乘 2.5向量叉乘 第三章:微积分 3.1函数的极限 3.2导数的定义 3.3常用求导公式 3.4导数运算法则 3.5一元函数微分 3.6偏导数 3.7全微分 3.8方向导数与梯度 3.9定积分 第四章:概率与统计 4.1基本概念 4.2基本运算 4.3随机变量及其分布 4.4数学期望和方差 4.5大数定律 4.6条件概率与全概率 4.7中心极限定理与正态分布 4.8极大似然估计 第五章:线性回归 5.1一元线性回归 5.2加上偏置 5.3梯度下降算法 5.4多元线性回归 5.5动手实现多元线性回归 5.6线性回归只能拟合直线吗 第六章:初识PyTorch 6.1 PyTorch简介 6.2CPU环境下PyTorch安装 6.3GPU环境下PyTorch安装 6.4Tensor 6.5计算图与自动求梯度 6.6用PyTorch实现线性回归 6.7优美的Loss曲线 6.8Normalization 第七章:逻辑回归 7.1一元逻辑回归 7.2逻辑回归的损失函数 7.3多元逻辑回归 7.4数据集的划分 7.5欠拟合和过拟合 7.6二分类模型的评价指标 7.7梯度下降算法的改进 7.8泰坦尼克号生存预测 7.9Dataset和DataLoader 7.10用PyTorch定义逻辑回归 7.11用逻辑回归对Titanic数据进行训练 第八章:8.1从逻辑回归到神经网络 8.2大脑与神经网络 8.3神经网络与矩阵运算 8.4激活函数 8.5神经网络的多分类 8.6多分类神经网络的反向传播 8.7梯度消失和梯度爆炸 8.8手动实现多分类神经网络 8.9PyTorch实现多分类神经网络 8.10为什么神经网络可以拟合任意函数 第九章:优化深度神经网络 9.1L1和L2正则化 9.2指数加权平均 9.3动量梯度下降 9.4RMSProp优化器 9.5Adam优化器 9.6权重衰减 9.7Dropout 9.8批量归一化 第十章:卷积神经网络 10.1视觉问题的特点 10.2卷积操作 10.3进阶的卷积操作 10.4池化层 10.5一个完整的卷积神经网络 10.6一乘一卷积和全局平均池化层 10.7用PyTorch实现卷积神经网络 10.8图像增强 第十一章:经典CNN网络 11.1LeNet 11.2AlexNet 11.3GoogLeNet 11.4VGGNet 11.5ResNet原理 11.6ResNet实现 11.7迁移学习 11.8目标检测 11.9语义分割 11.10更多应用 第十二章:自然语言处理 12.1NLP的发展 12.2NLP常见任务 12.3词典生成 12.4Token编码 12.5语言模型采样 第十三章:循环神经网络 13.1RNN 13.2RNN的不同类型 13.3LSTM 13.4GRU 13.5双向循环神经网络 13.6深度循环神经网络 13.7注意力机制 第十四章:用RNN实现翻译模型 14.1数据准备 14.2BLEU评价指标 14.3模型定义 14.4模型评估 第十五章:Transformer 15.1 动机与影响 15.2注意力机制 15.3层归一化 15.4位置编码 15.5把这一切组装起来 15.6利用Transformer实现翻译模型 第十六章:BERT和GPT 16.1GPT1 16.2BERT 16.3GPT2 16.4GPT3和GPT4 第十七章:Llama 17.1Llama1 17.2旋转位置编码 17.3Llama2 17.4Llama3 第十八章:DeepSeek 18.1MOE 18.2DeepSeekMOE 18.3DeepSeekV2 18.4DeepSeekV3 旅程的终点,也是新的起点
RethinkFun的视频 [2025][PyTorch]《RethinkFun深度学习》教程,零基础一站直达大模型DeepSeek 条件和引导生成,conditional generation,Classifier Guidance,Classifier-Free Guidance,CFG 《RethinkFun深度学习教程》:6.6 用PyTorch实现线性回归 《RethinkFun深度学习教程》:6.5 计算图与自动求梯度 一次学懂PyTorch里的Tensor 《RethinkFun深度学习教程》:第六章 线性回归 6.1 PyTorch简介 《RethinkFun深度学习教程》:5.6线性回归只能拟合直线吗? 《RethinkFun深度学习教程》:5.5动手实现多元线性回归 《RethinkFun深度学习教程》5.4 多元线性回归 《RethinkFun深度学习教程》5.3 梯度下降算法 《RethinkFun深度学习教程》:4.8极大似然估计 《RethinkFun深度学习教程》:4.7中心极限定理和正态分布 《RethinkFun深度学习教程》:4.5大数定律 《RethinkFun深度学习教程》:3.8方向导数与梯度 《RethinkFun深度学习教程》:3.7全微分 《RethinkFun深度学习教程》:3.5一元函数微分 《RethinkFun深度学习教程》:前言 一次学懂多模态算法:ALBEF模型 《RethinkFun深度学习教程》:15.3 层归一化 《RethinkFun深度学习教程》:9.8 批量归一化