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​​[MXNet/Gluon] 動手學深度學習第一課：從上手到多類分類​​

目錄	播放量 9.4萬
- [30min] 介紹	- [15min] 示範從幹淨系統安裝依賴包
- [15min] 使用NDArray來處理資料	- linear algebra
- probablity	- [15min] 使用autograd來自動求導
- [20min] 第一個模型：線性回歸	- [10min] 上面模型使用Gluon的實作
- [15min] 再來一個模型：多類Logistic回歸

​​【李沐】2019年最新動手學深度學習（MXNet）​​

目錄 （播放量 1.5萬播放）

P1 1.01 【第01課】從上手到多類分類 2:00:54

P2 2.02 【第02課】過拟合、多層感覺機、GPU和卷積神經網絡 2:02:12

P3 3.03 【第03課】卷積神經網絡，如何使用Gluon，以及核武器購買指南 2:00:43

P4 4.04 【第04課】BatchNorm，更深的卷積神經網絡，圖檔增強和新的Ka 2:00:20

P5 5.05 【第05課】Gluon進階和優化算法基礎 1:57:30

P6 6.06 【第06課】優化算法進階和計算機視覺 1:50:48

P7 7.07 【第07課】物體檢測 2:56:54

P8 8.08 【第08課】語義分割 1:00:15

P9 9.09 【第09課】樣式遷移 59:18

P10 10.10 【第10課】循環神經網絡 1:09:07

P11 11.11 【第11課】正向傳播、反向傳播和通過時間反向傳播 1:05:38

P12 12.12 【第12課】實作、訓練和應用循環神經網絡 1:04:51

P13 13.13 【第13課】門控循環單元（GRU）長短期記憶（LSTM）多層循環神經 1:05:51

P14 14.14 【第14課】詞向量（word2vec) 1:07:37

P15 15.15 【第15課】GloVe、fastText和使用預訓練的詞向量 1:06:25