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〖课程介绍〗4 x* f1 }6 q }0 W0 U
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& R& j% A7 E O! @. f
. F7 k. c7 g6 _; N9 G( Z4 |! Y1 U〖课程目录〗/ }: u& Q2 d G. L1 M
1.Pytorch框架简介' p" W% E$ [2 E# g
2.Pytoch的安装
9 M( D6 l5 C$ _' ]: r3.机器学习基础-线性回归! L$ p$ ]" b. j0 ?1 Y
4.数据读取与观察
. } H3 N% \; g3 `- @1 O4 ~$ P5. 初始化模型、损失函数和优化方法
. _; L/ I% _ L6 o& g; P5 H( ]6.模型训练与结果可视化; I. R% D, q1 H& p* h% ]. \( i
7.张量与数据类型
- Z5 q @3 l, k! z1 f; l8.张量运算与形状变换
( [2 {' t0 E0 j8 z: r# V9.张量微分运算
6 W. x# Y, l0 f4 v5 z) L10.入门实例的分解写法! N- v. p* B5 J; u
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理" w8 l- q7 u" @! L& p3 ?
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
: f4 m7 a) P! ^; @$ H# K+ a13.多层感知器简介
9 ~3 V N7 Y# W8 a; S; }14.人力资源数据集-数据预处理
3 _( z" H D, i15.多层感知器模型创建, I/ j) k1 o3 N8 Q0 P
16.多层感知器模型改写与解释
' B3 C1 F8 U% n U17.多层感知器模型训练
/ R, S( e3 s9 n* C0 l0 i% H. f+ h18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载/ n* n$ {+ X! H& t& O( _
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合) G' R f8 ^9 I: _1 [9 W
20.添加正确率和验证数据
! V% \# B, v0 o4 [# W) U5 n5 B5 ~9 P7 |8 P% `# r
% i$ ^8 D& U5 F2 F! l* @ b〖下载地址〗
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( e. D* F/ D( [7 h0 f〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗* e! n1 S# r! V! y9 z4 z
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