Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程

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5 l: S! M  u. @2 o5 Z2 ?, z! w% ]& L9 @2 C& M8 r
〖课程介绍〗) c" U  T& U5 P7 \! q$ k
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# Q# c% B; h/ r0 v* ]
9 N) R6 B, R7 y7 Z7 {
〖课程目录〗
) r6 \' f/ t( ?$ g# {" ?1.Pytorch框架简介
3 l' ]: `& f7 y# \7 w/ [2.Pytoch的安装
6 Y6 ?) v* w9 |# n9 [6 S  L3.机器学习基础-线性回归* u# v* c0 L( |4 p
4.数据读取与观察
( c; Y1 P& D; O5. 初始化模型、损失函数和优化方法
8 j3 |$ I- E; ~6.模型训练与结果可视化
0 F1 t; u8 p! z0 E1 O7 u7.张量与数据类型  \9 a( [/ T. I2 x9 \7 ^
8.张量运算与形状变换
1 X8 Q& d0 g( F$ U; c0 ?# d9.张量微分运算8 a6 D( V! W) V7 t$ u( B
10.入门实例的分解写法
6 [& @' Q; j/ y2 I+ Q11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
' O+ w$ h3 n; D2 Y0 H9 g1 J, p12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
7 }5 M4 C" k- l- z- [+ R# p  K) F13.多层感知器简介
' ~8 E1 ?- |  X% |14.人力资源数据集-数据预处理
* l. Q: G" P& k5 f. \# R7 U' V& O8 k15.多层感知器模型创建
8 p( ]8 E$ k* b+ @! z16.多层感知器模型改写与解释
+ o) f- x$ o* w# Y17.多层感知器模型训练# }: \" ?2 L7 D# D; c9 v- l( i
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载0 z1 v  u0 M8 N/ E' K
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合1 \9 v3 y, t+ J1 C* N
20.添加正确率和验证数据- D- f& h8 u, J* O2 P" |7 d
9 N% X/ ^0 U. s& B/ h- u
! D. h. m8 S: }/ F* x
〖下载地址〗
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xiaoyou | 2021-3-22 17:43:49 | 显示全部楼层
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2583151529 | 2021-3-23 09:09:52 | 显示全部楼层
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sunshingging | 2021-3-23 12:53:22 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2021-3-24 08:37:17 | 显示全部楼层
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qw729317315 | 2021-4-2 21:11:20 | 显示全部楼层
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fengfengzi | 2021-4-12 09:31:15 | 显示全部楼层
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wwj | 2021-4-26 23:36:16 | 显示全部楼层
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modalogy | 2021-9-3 14:59:07 | 显示全部楼层
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qwety20185 | 2021-10-10 06:44:46 | 显示全部楼层
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