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* o, d6 H$ r8 }: l5 o〖课程介绍〗+ C3 K! C: C4 X' i# I6 l
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0 X1 N2 ~2 M% D) x+ Y
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〖课程目录〗
+ {: ^: O' c( J0 E: n9 i+ `1.Pytorch框架简介 ]; W& P( t! b' `0 F5 o& O
2.Pytoch的安装2 @/ S# Z+ n* D5 F) F
3.机器学习基础-线性回归
/ r0 I" ?/ X2 i% G( B# @* Z4.数据读取与观察- o5 t( Z3 B) e
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
5 ^9 }7 b2 g1 h9 t, p6.模型训练与结果可视化
7 J: y& ?' W, @7.张量与数据类型
, s. o0 M+ U2 j5 J' |8.张量运算与形状变换
- V% s3 M- E9 `- ?! H- I9.张量微分运算
Z2 G' B. x# z% F9 `. x6 Y; J10.入门实例的分解写法; M Q, q5 V+ s; b& P
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理7 R% D: a5 k( F% P8 v
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
( d3 S$ M! g5 S! A/ D: o13.多层感知器简介/ l- O O7 a+ k
14.人力资源数据集-数据预处理, f' ^8 \+ B6 c9 M: O# c% F
15.多层感知器模型创建
* @; f4 ?6 u+ w16.多层感知器模型改写与解释( s! f! Y) ?3 L2 M' e! U" r. ~
17.多层感知器模型训练9 C3 G5 a. { f; M7 h
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载# q. D/ Z' M; P& O9 \7 y! q+ g1 w
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合, O- c; N* v$ m2 h3 r7 K, q `
20.添加正确率和验证数据- Y% K2 E( K3 Q/ V2 h) ^
: X. s8 `. D) e( k3 m' a* e8 r* d- }9 R7 E) g$ k3 z4 [
〖下载地址〗% `0 Y, Q% F' W. j2 u% d5 I% F
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