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3 A9 o; u5 q# i) r: j5 z4 N% U# O〖课程介绍〗3 m" y P8 Q, I. z7 G$ ]$ j# P
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! W% H1 q2 G) y+ s6 ~* y# {1 A- p
% n9 A4 s# n' u〖课程目录〗1 A9 g/ N) C6 q9 K" V
1.Pytorch框架简介3 g# _) ?" g i4 w5 O
2.Pytoch的安装
1 ]. ?' n0 ^- S% r- S& D3.机器学习基础-线性回归5 p' b2 B" D$ [% ]' L
4.数据读取与观察' I0 u/ T; d1 m4 z: n6 n
5. 初始化模型、损失函数和优化方法4 F6 R9 k5 S; [
6.模型训练与结果可视化
/ y/ _9 @* f- x N1 _7.张量与数据类型
F% L& M7 Q% D; j+ M1 d4 R8.张量运算与形状变换2 K, O- v" M) b! Y2 L, U& N/ i# L7 R
9.张量微分运算2 ^$ z, h) ?; `% B1 Z3 v' i
10.入门实例的分解写法8 E( q4 \/ j: R$ F
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理: ]& B/ m' I% B0 f* ]
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练 L- t+ @. r* o3 d
13.多层感知器简介
, D* }! e/ y: D* ]% a& s3 v6 M14.人力资源数据集-数据预处理2 Q) g E& A0 G# q& L
15.多层感知器模型创建
* v5 Z; y( n# _- m+ {16.多层感知器模型改写与解释# g' W& ]8 E R7 \2 l" ^) Q! H
17.多层感知器模型训练; Y3 M6 Z9 T2 E9 b* d5 g
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载$ n( C( D8 v/ i( Y
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
5 U) t. U' f7 ~+ X: t% s* }7 S6 m* j20.添加正确率和验证数据
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〖下载地址〗0 g* a- _, Y/ R: c) X! X, [" P
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