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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
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