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〖课程介绍〗
# h- N% O# a: r# k2020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: _' O e9 \- c5 f9 ~
: X7 b5 _# C: F" O# V, @4 ~
〖课程目录〗5 Q* }/ n1 u5 Z- z
1.Pytorch框架简介* s. a( S( n# M( x! j0 ^2 N
2.Pytoch的安装
: B7 o6 _7 n9 M. H; B7 g/ l3 I" `3.机器学习基础-线性回归4 G% w, l% h6 M5 D0 _3 @
4.数据读取与观察, \) C% {8 D, W/ T1 R3 A+ M
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
( n. V7 m6 v0 `& I" b" B/ G6.模型训练与结果可视化" j$ R$ G' D) M9 K9 n+ ?+ d
7.张量与数据类型3 Y$ K* w, G( A* V3 ?5 J. a, r2 q' n
8.张量运算与形状变换
7 V/ q ]! d* H5 H# O! `# v7 q+ c9.张量微分运算( A% D6 r/ W8 J
10.入门实例的分解写法. z( Y+ {5 O+ A- b& ]8 I) G) j
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理1 l9 c- v* I1 K7 |2 [9 R, x5 S. u
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
/ R$ [1 j$ c* h! [0 u* p3 S13.多层感知器简介( \% w ?: a' i
14.人力资源数据集-数据预处理2 @2 `; J) i! V
15.多层感知器模型创建
( m8 n J( a; ^9 a16.多层感知器模型改写与解释
5 f/ M- p$ p' y- E17.多层感知器模型训练
% f' y( ?- P% d18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
* P- z& d v! e5 J/ b, n19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合2 x8 P6 \$ t$ X8 c6 H! `' T" f9 S
20.添加正确率和验证数据4 }" o3 n# w8 {. e- z
" E' e% _. V4 ], }1 y: `3 T
# t0 @( B5 {* v4 O* i( l" [〖下载地址〗0 M: y5 u: `- j
+ N* w# |4 o& I/ h( p; t! V
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