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2 h$ v0 X- X4 ?, x: m8 h. O6 S〖课程介绍〗# ~% G. K" }5 Y& d' Y C
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
. F& s3 D$ ^; ]& F, K2 I6 w: o9 v. x4 Y; @/ f9 J
〖课程目录〗
' Z8 u% J3 [0 @. Q1.Pytorch框架简介 @7 V. Z0 b; n( n
2.Pytoch的安装. s5 @& Y! Z. j, u2 ^
3.机器学习基础-线性回归
! B3 o [% c, x( g4 r+ Z4.数据读取与观察
. N" i5 Z$ d( B5. 初始化模型、损失函数和优化方法
( d) l; {$ h2 v3 c$ f6.模型训练与结果可视化3 C' j3 K7 N* O1 Y4 N& s
7.张量与数据类型
8 S6 j$ a+ c- H* D* P3 Y* }8.张量运算与形状变换, g8 A2 [. m. N. M; K# L
9.张量微分运算; o3 t: G; K4 E$ y( M$ m3 S3 R2 U
10.入门实例的分解写法
% m* k2 u$ s _, A/ t; x- W11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理# @" _2 W) O4 j# W' v) |
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练) j1 X7 o2 W# ?5 F# m
13.多层感知器简介
/ }. A- E2 R2 d! ]( M: ?14.人力资源数据集-数据预处理
) w, s [! R# X n+ U15.多层感知器模型创建/ j- `/ ?7 e8 W) T/ M" o& d
16.多层感知器模型改写与解释
1 R {: B5 c x17.多层感知器模型训练/ l6 Q6 M0 K: [1 z5 n' h5 f
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
, r4 U c! r2 G# k6 E- @, h19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
# B1 }, l2 ]2 M- l+ ^2 M20.添加正确率和验证数据! R0 A! R7 ?# v4 t" \# R5 S8 _
4 l) ?! e& S' D: ~5 l4 s. K4 ~1 ? \( q0 k8 b1 ]: O8 R
〖下载地址〗
) U2 v C6 i2 |& l# t& K* K
7 _ e2 `" Y N〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
' B2 R D: x) v( ]1 M) H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.html
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