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〖课程介绍〗) c" U T& U5 P7 \! q$ k
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# Q# c% B; h/ r0 v* ]
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〖课程目录〗
) r6 \' f/ t( ?$ g# {" ?1.Pytorch框架简介
3 l' ]: `& f7 y# \7 w/ [2.Pytoch的安装
6 Y6 ?) v* w9 |# n9 [6 S L3.机器学习基础-线性回归* u# v* c0 L( |4 p
4.数据读取与观察
( c; Y1 P& D; O5. 初始化模型、损失函数和优化方法
8 j3 |$ I- E; ~6.模型训练与结果可视化
0 F1 t; u8 p! z0 E1 O7 u7.张量与数据类型 \9 a( [/ T. I2 x9 \7 ^
8.张量运算与形状变换
1 X8 Q& d0 g( F$ U; c0 ?# d9.张量微分运算8 a6 D( V! W) V7 t$ u( B
10.入门实例的分解写法
6 [& @' Q; j/ y2 I+ Q11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
' O+ w$ h3 n; D2 Y0 H9 g1 J, p12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
7 }5 M4 C" k- l- z- [+ R# p K) F13.多层感知器简介
' ~8 E1 ?- | X% |14.人力资源数据集-数据预处理
* l. Q: G" P& k5 f. \# R7 U' V& O8 k15.多层感知器模型创建
8 p( ]8 E$ k* b+ @! z16.多层感知器模型改写与解释
+ o) f- x$ o* w# Y17.多层感知器模型训练# }: \" ?2 L7 D# D; c9 v- l( i
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载0 z1 v u0 M8 N/ E' K
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合1 \9 v3 y, t+ J1 C* N
20.添加正确率和验证数据- D- f& h8 u, J* O2 P" |7 d
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〖下载地址〗
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