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〖课程介绍〗$ y( x) K' M& N$ T8 q/ | N
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
2 h. q0 V$ {6 X( c {& ^9 r. X0 i' ?( }. r/ j' C: C- |* _; I
〖课程目录〗% r& H/ F J0 S i: }- |2 X4 W+ Y
1.Pytorch框架简介3 l+ r( {9 i3 g4 }1 ], F
2.Pytoch的安装, f" J: G x% [$ s' g
3.机器学习基础-线性回归$ W. F2 F+ o7 |! G( }5 ?6 ^* i
4.数据读取与观察
/ ~: c, Z1 q' z" w, w5. 初始化模型、损失函数和优化方法
6 U+ }/ o$ L0 x7 \: K9 t6.模型训练与结果可视化
2 U5 l+ o) t" @2 g( V7 Z7 A/ f! W7.张量与数据类型. P' \1 a. y0 x- v7 \
8.张量运算与形状变换
' [9 P# N' F, \) d* a/ u& V9.张量微分运算. {7 ^ D- W1 }% f. E6 Y( |1 a5 t
10.入门实例的分解写法' i/ m6 {, ]6 Q4 p* q V, U* M9 W
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理* R: T4 l" r m' r) k/ X
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练 Y3 ?( U% X5 t1 g' Y
13.多层感知器简介
( D- s) \* Q) S3 v2 ~14.人力资源数据集-数据预处理
3 I. n/ k; b4 j$ h+ ?* P15.多层感知器模型创建
% x' a6 |& W5 U5 J3 t( v9 k- W16.多层感知器模型改写与解释
. [( u. |9 R+ p; B7 d17.多层感知器模型训练* o3 o; w, j0 P% s
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载. ]' j" W4 {; x+ L3 K6 p
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合" r2 W7 \% s( L: X
20.添加正确率和验证数据, R _9 h1 R/ [( e
6 u% O/ q& O% ?- n
0 k: j8 i' X) o5 ^〖下载地址〗/ c: p A4 f( }; V/ `6 {) x U
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