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〖课程介绍〗
6 ?# ~: o4 k" \" [; q2020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* M. v& ]) ], S+ ?* C- R
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〖课程目录〗# C6 _8 W2 s- ]9 H- \; Q+ m
1.Pytorch框架简介, ?' _8 ]! K- L/ n9 S( Z/ H
2.Pytoch的安装1 I) E$ q! b- I/ z
3.机器学习基础-线性回归3 W) E0 p$ v( b% j* f' n) o% g- o7 L& e
4.数据读取与观察0 ?8 y0 m/ a1 X+ W4 g1 S j; m/ G# ~# q
5. 初始化模型、损失函数和优化方法0 @$ m) F* Z9 S7 [: c# |
6.模型训练与结果可视化
5 z4 k2 Q, `/ Z- ]0 [$ V7.张量与数据类型; Y4 S+ l8 P! F2 U/ _
8.张量运算与形状变换! K7 _0 W3 Z6 }1 V: y0 u
9.张量微分运算
. `- g% J. m& j. H" m- H& W9 v10.入门实例的分解写法
5 c3 x( @0 ~& I" k2 `( I/ i11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
& P7 A2 j9 O) `7 H9 V# `12.逻辑回归实例——模型的创建与训练1 Z7 z& I0 C- i; P' ]/ t# c
13.多层感知器简介
: N- \, f; U& Y$ |1 n" h14.人力资源数据集-数据预处理
# H0 D$ ?9 y, q" U4 z15.多层感知器模型创建
- x w7 N# ]3 @, F16.多层感知器模型改写与解释
, l/ R, }2 x' S2 @( \1 U4 i17.多层感知器模型训练' n, d' D( Y; \: [9 `
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载: L5 [+ b( E* {/ A
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
8 s9 j" A, c$ A* y/ d; b2 I# E) }20.添加正确率和验证数据, [* `; R4 v) h& t! r: ~4 w
: e+ C; H# W0 Z
3 C p' {6 H' u, J% H! M
〖下载地址〗
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