- a6 R" H5 R# E$ b
& w! `# n$ D1 k3 S4 N; T) P/ q〖课程介绍〗/ m- U4 @! s! A; r) l
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+ m. u- ^/ k% I# h
8 A/ q/ N+ \3 z! `0 D7 Y; @* C* f4 c〖课程目录〗
3 d* t4 u( A ]' O3 C0 _, m1.Pytorch框架简介
( W _+ W$ k8 t- J' u# C7 l W/ T& p2.Pytoch的安装0 w' n, S$ e) Y, @" Z; C) d
3.机器学习基础-线性回归6 w2 _/ c0 V5 B7 s
4.数据读取与观察
' D9 l$ p; V. h" D5. 初始化模型、损失函数和优化方法( `1 z% U7 @4 t! O
6.模型训练与结果可视化- }: ^; @; x9 U2 U5 e
7.张量与数据类型2 D2 b9 g8 c1 _# W, H
8.张量运算与形状变换1 U9 G3 j2 F W S7 B/ N+ N) x. M
9.张量微分运算3 w X0 @# u0 j$ C" c3 K8 @
10.入门实例的分解写法
- k+ F2 F. X- g# v9 h' A11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理/ N l/ _# @* Y7 W0 R' |- `% X
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练% C/ b" L. h) G T; z( e
13.多层感知器简介/ A" D8 S4 R, w; U& @
14.人力资源数据集-数据预处理/ S" e3 w/ q3 @8 h4 _
15.多层感知器模型创建
! F" m" S3 Z1 w7 C/ L, Y16.多层感知器模型改写与解释6 _" j" E3 l7 a
17.多层感知器模型训练. F2 j' g) p5 `* @6 k
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
' n$ }; P5 M5 \* l- E19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
( ]9 R$ ]. F! Q p, p2 G' [20.添加正确率和验证数据( E7 }9 Y; D4 B1 K
4 u4 I. | N3 w* s3 G
5 B, n( ^( Y9 {8 Z8 p8 a# n
〖下载地址〗
0 X4 t+ K: T; r* |! ^
7 p) A; Z: d, T3 K, D〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
2 s; ?1 H. s6 a7 r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
8 I& ]0 }( ?9 L- w& }/ Z I
|
[复制链接]
