( j; t+ R# M& G. i$ F' X/ t( }9 a; W$ Q, _9 Q7 j8 t( {
〖课程介绍〗5 t0 H) W" i8 f/ T1 s
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
+ Q6 T6 o; Z1 r& ?/ D/ K! t( A8 n+ v+ f, S1 S/ y
〖课程目录〗3 |+ p6 A, Y! @* K
1.Pytorch框架简介
6 P' D7 X0 Y/ \+ q; m# }2.Pytoch的安装
0 _2 P: z& E/ D z/ ]$ q. K0 i3.机器学习基础-线性回归% F: J: e3 ]* @2 w6 q
4.数据读取与观察
: `7 |2 Q, D; }+ _5. 初始化模型、损失函数和优化方法
* q [( q' c- h/ h% Y/ L+ r6.模型训练与结果可视化
' r! s$ ~3 `# k- E$ z+ n& u7.张量与数据类型
5 ~1 r% i) t$ m9 G1 i$ ^8.张量运算与形状变换: T- B; m$ j! F, q8 ?7 Q
9.张量微分运算; T6 K W1 w+ ]+ [* ?; I
10.入门实例的分解写法5 A5 s! L4 A# c3 K+ ]8 d: Y% p
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理2 M7 Y2 a4 a5 X( p% f
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
' N, |, o0 O) X2 A" y6 U" E& `13.多层感知器简介
1 n3 | f) `6 h" u14.人力资源数据集-数据预处理( a0 f, u6 Y0 L9 K) g, B3 j9 k
15.多层感知器模型创建
0 Y( W1 {+ E T8 |, f' Q16.多层感知器模型改写与解释( c) p/ z% ]' z
17.多层感知器模型训练8 [3 s5 p% s3 t- X/ i/ I8 m1 g
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载% l, e0 y L9 b5 l% l+ S
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
/ O8 d% W, h m20.添加正确率和验证数据
' ^& ?& V6 V; V) B- C1 N1 i5 |( d* K- _; M, j2 P
) `6 z& M* i$ J4 a+ x
〖下载地址〗- m, H" J0 h9 I+ l9 B! o0 I; E2 s' J
# h9 [9 B- A$ U$ ^# s
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗: Q7 `8 W( N1 P
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.html5 q" d1 D% c k
|
[复制链接]
