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〖课程介绍〗$ f8 I7 b7 z. ?
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5 @* q" s1 C0 M- ]9 O3 q; m
# i g s7 n1 s# k! [〖课程目录〗% N& f# v$ I. n2 N$ l6 Y
1.Pytorch框架简介8 r2 P/ p# q$ |- Y0 q
2.Pytoch的安装
" Q9 b, d& L6 R' H3.机器学习基础-线性回归& b) z' t+ Z% g, `1 z+ Y
4.数据读取与观察
& q! e( O' I$ `0 W, ] b1 W; C5. 初始化模型、损失函数和优化方法
4 V u) ^+ n* S. ^6.模型训练与结果可视化
# d* ^; {7 W' n' s7.张量与数据类型
- I6 {; s m* D- E! V; l8.张量运算与形状变换$ o# e! l( B# H9 [8 x7 v3 w! v
9.张量微分运算0 X3 E' g1 s1 @5 {. \! ]3 N
10.入门实例的分解写法
( J" w( y5 u6 X- r; q, M& C% ~9 A) I8 I0 a11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理0 H3 f, I0 ?6 ]
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
1 o# i/ U% m! w6 w- ?. [9 Z13.多层感知器简介( g1 I/ z1 R( d& b
14.人力资源数据集-数据预处理- d( }& J! p! J
15.多层感知器模型创建
2 G$ q8 f# J* g" }1 t0 f5 r" y4 L16.多层感知器模型改写与解释
" \4 X, p/ D- j% l1 z17.多层感知器模型训练7 X# r# a. ]$ h D
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
) t8 c5 w. P) \; r: e# [19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合) N: w% H' @5 ]+ |
20.添加正确率和验证数据7 y- b, ^6 J' `" I# b5 o3 T
' T1 \. S1 t% O, @ Z
6 n5 `( U$ J. N' [+ e4 Y, R2 j
〖下载地址〗5 v- g- H- _0 r4 O6 x/ q7 ^7 ]
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