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〖课程介绍〗4 ?0 q5 \8 f, \* b! f
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- x7 `& @+ |( a& u" S6 i" [
) H% W; \# `- P' i〖课程目录〗
) A0 ?7 v. J* q; k# e1.Pytorch框架简介7 I* ~, D1 b/ t& T- b7 |
2.Pytoch的安装
" q l5 n" F0 I; W( j6 A, t3 w1 M3.机器学习基础-线性回归! d6 h) ~9 [$ n4 m; j
4.数据读取与观察+ }9 W7 \6 O, K7 r: @- Y+ C0 t: W
5. 初始化模型、损失函数和优化方法* q9 @! }" K! V0 Z
6.模型训练与结果可视化
! [. i/ u; z6 N. ?4 O7.张量与数据类型5 |! y: T" p5 w; a$ S# @
8.张量运算与形状变换' a8 [+ S: T1 `# o" w: Z
9.张量微分运算
" A6 H7 g$ D1 t1 G/ r. a5 {8 e8 K10.入门实例的分解写法! ]1 ]9 i8 ~1 E
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理- X7 o9 Q" P f, s, \
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练* ~" i$ x/ q5 L W
13.多层感知器简介( `0 z" r9 X3 t: @. p
14.人力资源数据集-数据预处理; f8 Y5 C- i% h5 C1 h s
15.多层感知器模型创建
/ T7 ?) ^& s- L( ?; P) i16.多层感知器模型改写与解释4 W F% ~' `5 n, k; ?. p/ R2 q
17.多层感知器模型训练
2 C4 Z* t$ s- \18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
% D* w' l0 Z$ O3 g/ N* H19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
: o# y" |5 {$ X( ]20.添加正确率和验证数据5 o$ [$ f9 k% t# K8 l' a
* H2 n- y+ E6 ~+ N! ~
; |/ [- ~( W2 I9 f7 G〖下载地址〗
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8 [- {% ], J8 v( v〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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