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〖课程介绍〗' c1 U: X6 W- {3 S' ?) V5 w! C
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
# K* I: A; l% w: T/ y9 q, H5 ^- W+ t, V6 K7 ]
〖课程目录〗8 Y" M$ O; u6 q; H
1.Pytorch框架简介6 k+ k% ]; E4 H! A6 p3 P+ V
2.Pytoch的安装
2 C. {0 ?& x, @ Y9 M2 K3.机器学习基础-线性回归
}: Q v' k& p4 z1 J4.数据读取与观察" z& [( H6 b5 E; M7 W7 P; X9 J
5. 初始化模型、损失函数和优化方法/ u# s* N. @" X) B/ T. |. n) b$ B
6.模型训练与结果可视化
7 ]1 \2 d; f+ t0 ?1 ^2 B7.张量与数据类型
! `+ \# A5 D+ D9 `8.张量运算与形状变换
8 ?- t( K* e& k' Y2 h: j9.张量微分运算% v% F7 _$ B9 {' {. w
10.入门实例的分解写法% K, \0 b# a9 Q' C R, \
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理6 M# I1 w9 H8 i6 _. E* ~! Y7 ~: c
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练1 |2 m. A& Q3 ]+ P) w& {% g4 y
13.多层感知器简介
& l; b& B: F" ~* [7 K1 H* v0 @. E14.人力资源数据集-数据预处理) @1 A' X: P' I w* u# G6 m$ A+ M4 R$ A
15.多层感知器模型创建
8 n" c K2 M+ n. g8 M16.多层感知器模型改写与解释
9 E. ]( I+ p9 o8 P17.多层感知器模型训练
5 h9 k3 \7 p4 B0 p4 c% t" T# X) S18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载; f( O8 e V) ~" ^
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合4 B6 d# E" G5 k2 I
20.添加正确率和验证数据
2 \7 P! R) L. _* ]: y7 F: T& O9 _5 x6 P$ J5 {7 m
, K0 E. |2 B5 b) n3 }; \$ O# M〖下载地址〗+ V2 C' D W$ C# j
" k2 D1 j- y4 H; u2 Z- L
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0 [) H% e& @0 z, B2 j4 e! H+ s全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html) \3 ?5 b ^* f2 v' T0 J" C
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