" U* i. u( @% n, h! `
2 r/ j0 T* ~, K4 n4 f〖课程介绍〗
5 f' W3 H3 e9 d4 p' j2020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$ ^! b+ e4 n+ d9 x7 _
* f' R' ^0 R- o〖课程目录〗$ S+ b& f; H3 n3 i2 b' U/ c
1.Pytorch框架简介; f( z( I0 n0 f' F6 m4 z" |+ U. v
2.Pytoch的安装
7 G# G$ A, a2 E; Y3.机器学习基础-线性回归
) G. R6 |) M C4.数据读取与观察
+ ?! m6 ]$ [% P5 [8 s6 F5. 初始化模型、损失函数和优化方法
! V( s8 {# O0 W" B6.模型训练与结果可视化
# T. r: R) ?$ O5 Z7.张量与数据类型: M+ Y2 Z5 |+ A8 d# Z( k- Q6 _
8.张量运算与形状变换
. A; `) i+ Z s' N: G1 `; Z9.张量微分运算
! o- m) z( g# ^# \2 X10.入门实例的分解写法
, Z- }. i$ d% ?9 l11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
* o' f+ V' \2 I! I6 D& u12.逻辑回归实例——模型的创建与训练 \; Y* m9 C1 H& l: D6 n1 t) C
13.多层感知器简介
& D! f8 y& T7 s+ h14.人力资源数据集-数据预处理( f* k* O/ U4 @& k/ {4 x
15.多层感知器模型创建* o o0 }) n( a5 n* }- m7 j$ X
16.多层感知器模型改写与解释
% c8 e% j) ]& ]; W J) p17.多层感知器模型训练5 `) ?% e* N* x3 r7 t
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
& J9 }9 j$ `0 d/ y19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
6 T h+ u0 l8 K& g20.添加正确率和验证数据
% t. g0 P' M7 f6 @
7 I2 K) }8 q) F& C) x/ z! r
+ S5 F: B# V) q7 |〖下载地址〗
6 q" ~+ u$ ~2 B0 s" ~6 u
3 G3 @; O7 q' `& d7 `1 F% T3 r〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
4 T' p$ Z" c) X, a8 x* R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 C+ w- U# _- A! ~) @+ k: W
|
[复制链接]
