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, l! {- ~; B1 u1 Y6 n1 U4 H; N〖课程介绍〗8 V1 b2 N6 u9 v# P5 S9 Z- ~1 k8 @3 H
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( t( K8 B) R; i: ^# i& b
( J; h( B: k! ^3 V0 l〖课程目录〗) L5 Z7 d; B: G3 A4 n; k7 Q
1.Pytorch框架简介
5 R; u, ~" o3 s7 E) |# q2.Pytoch的安装
9 k0 ?: x- ^7 H' j* i: ]$ g3.机器学习基础-线性回归! E# G5 L3 K- w4 ?+ r* u" s
4.数据读取与观察5 h# s. O' C8 [0 l
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
# t' P5 Q* M5 X2 e, Z, i: v6.模型训练与结果可视化# n& i P; L0 G8 `
7.张量与数据类型3 U5 t( V7 L% r) ^5 P9 R1 ?
8.张量运算与形状变换2 N) P1 p8 A) x6 O& p/ m9 s
9.张量微分运算5 I1 U- s$ @8 M# W
10.入门实例的分解写法3 ?6 z4 y) p* S# A4 Q \+ h( |
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
8 Z+ A6 q$ @7 X3 \' y12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
5 U. }8 a! t7 u) }, O13.多层感知器简介
8 g" q, @/ g0 o+ R% L14.人力资源数据集-数据预处理- s/ L0 N( b1 H7 F2 R% j l4 \
15.多层感知器模型创建7 R! x4 J! S! b
16.多层感知器模型改写与解释" ]9 v. q5 k# S1 [
17.多层感知器模型训练9 Y. B! c& T& J: f; o9 ~4 T
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载' j: a. a' _# k1 X1 q) T- O( W* K" a
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合; @- b+ {4 Z+ |" r! J- F7 j
20.添加正确率和验证数据9 Z7 G: z0 F- P6 a
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4 B3 Z# `/ ^+ a$ B7 A! a〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗$ Q2 i! t' P. d
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