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〖课程介绍〗0 G$ [1 v4 t4 \1 ?% S: a
2020年全新 Pytorch 深度学习入门与实战，2020年最通俗易懂的实例课程' C. c; b5 z& H. {) K) ?
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〖课程目录〗
" O: m) ~8 _! n( O( w' |1.Pytorch框架简介
1 n7 V' s4 M- U' A( b3 ]1 i2.Pytoch的安装4 E8 J# v' h7 b$ S; v
3.机器学习基础-线性回归; `. a4 S! Q9 k8 f
4.数据读取与观察6 w; b0 y6 d& ~# t5 G% B
5. 初始化模型、损失函数和优化方法# {. U {* O+ T, U- U
6.模型训练与结果可视化
N) t' S* Y, {* C6 s3 Q' @+ S9 w/ `. v7.张量与数据类型# k( U/ ?& B7 K( Z0 I7 K( h: q! r
8.张量运算与形状变换
1 v. h A' \4 i7 ~/ O9.张量微分运算+ L) k! y4 H, O
10.入门实例的分解写法
8 ~7 c! z V+ g1 j1 Q9 Q11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理7 T" J2 x4 L5 U; t5 I$ O$ Q
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
: S, i) x! S" ^- ]" `0 ?/ U13.多层感知器简介
# K% M _+ v% `14.人力资源数据集-数据预处理( |" b$ w+ v# K5 u7 i2 p' \
15.多层感知器模型创建
( F" a0 y) p! U I! K$ m+ e16.多层感知器模型改写与解释* D, n! [6 G) J- f
17.多层感知器模型训练2 Q" Q$ N1 ?! f, _6 {. R( h' T
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
j( w4 F3 ~( u6 b19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
% k' f' \/ D# K* c20.添加正确率和验证数据
7 ^" v3 z# @ O& ~5 F$ p# X M& P% b7 N/ _% c& a" e$ }1 M
. a" H/ ^3 Q1 G) t( A0 S* N. x〖下载地址〗7 l+ q! @8 z2 @8 b% K
! [" E; D9 D+ r1 @ _/ l# [" p〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗5 {! Z% G4 ]7 b* l
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html4 B* `! S* T! r$ y8 B
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