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4 p) {' B) [1 d/ T9 M0 v8 Z! y2 u% P
〖课程介绍〗
, |9 o# U) O: r# g R- A2020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1 L) N! q7 }8 S5 J9 S
3 I0 G* {8 r5 F: H
〖课程目录〗
: ~( S5 M3 G' S1.Pytorch框架简介
" G. \: N9 V9 E3 Y+ p/ ~2.Pytoch的安装
! Z" g6 \! {. ~. a/ R+ D( {( f3.机器学习基础-线性回归
) {( ]6 Q+ _6 p5 O: K; f( i4.数据读取与观察
. f0 `. w! t( G5. 初始化模型、损失函数和优化方法$ ?( }+ T& v# Z, C2 O% C
6.模型训练与结果可视化
" G7 g z. u) [7.张量与数据类型
. O U1 r7 g. M/ W8 N3 R6 Q- B8.张量运算与形状变换1 b ] q- J; s! q
9.张量微分运算
- c8 B# W" v. k& T10.入门实例的分解写法
" u/ e! m; U9 o$ B( n! i( U) g7 K11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理" A& o( b( _: x' K3 g* P; S p
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
) u5 k4 d) r! z F0 ?3 u- d4 k T13.多层感知器简介
' Q7 g, a6 n2 Y& _/ \" `% W1 j* c14.人力资源数据集-数据预处理' x# P1 f ^* q0 @- r4 w' Y
15.多层感知器模型创建
8 j+ N- L4 Y0 x- G9 Q# D) ~16.多层感知器模型改写与解释. n; S8 W, Q6 N) c H1 v
17.多层感知器模型训练8 T: ^9 p: U2 Y: S" \2 `* E9 N
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载- b4 T8 s' s! m
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
4 a* w9 O! @) a) Y: e% ?% }20.添加正确率和验证数据6 d! u3 |: w7 A; C
5 w/ x8 f/ ^3 D) b. D O2 O2 e$ Q" p0 F* i, |1 b3 s/ [9 J
〖下载地址〗. }4 b6 g) ~. O5 w
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