cto021-51CTO-深度学习框架-PyTorch实战系列

• 第1章 PyTorch框架基本处理操作 (1小时13分钟 9节)

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• 第2章 神经网络实战分类与回归任务 (54分钟 6节)

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• 第3章 卷积神经网络原理与参数解读 (1小时25分钟 12节)

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• 第4章 图像识别核心模块实战解读 (49分钟 7节)

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• 第5章 迁移学习的作用与应用实例 (1小时14分钟 9节)

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• 第6章 递归神经网络与词向量原理解读 (51分钟 6节)

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• 第7章 新闻数据集文本分类实战 (1小时22分钟 9节)

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• 第8章 对抗生成网络架构原理与实战解析 (40分钟 5节)

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• 第9章 基于CycleGan开源项目实战图像合成 (1小时22分钟 10节)

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• 第10章 OCR文字识别原理 (50分钟 7节)

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• 第11章 OCR文字识别项目实战 (57分钟 8节)

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• 第12章 基于3D卷积的视频分析与动作识别 (58分钟 7节)

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• 第13章 自然语言处理通用框架BERT原理解读 (1小时31分钟 10节)

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• 第14章 开源项目BERT源码解读（官方TF版） (1小时50分钟 12节)

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• 第15章 基于PyTorch实战BERT模型（民间PyTorch版） (27分钟 4节)

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• 第16章 PyTorch框架实战模板解读 (1小时7分钟 7节)

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