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f; S9 v$ V0 o4 \〖课程介绍〗/ K- {# }8 d6 [/ m
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 C5 @; {- U, W. s- M
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〖课程目录〗
; e0 S7 H7 ?3 l7 c1.Pytorch框架简介& C2 }9 O0 E: K& ~( y% t0 u' Z: Q
2.Pytoch的安装
8 u4 p' G# r1 ?7 `% B7 x4 `) ], K3.机器学习基础-线性回归9 E' U! s6 ?8 C7 K9 Z+ h' f
4.数据读取与观察9 x$ [1 R) W' E6 c* ]- D
5. 初始化模型、损失函数和优化方法$ C- e; @3 `; d- U! v* n! `" f( h: }
6.模型训练与结果可视化, r4 \* j/ ?& L) ]) a
7.张量与数据类型
, |/ O# i4 t0 g: o Z, K; u8.张量运算与形状变换
) _; a# z/ J, I6 {) a7 f$ M9.张量微分运算4 m4 O1 j! y, z$ Y
10.入门实例的分解写法
2 q# n) q8 n# N2 X; u11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
2 I0 {- t6 m$ k$ Y; Q12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
+ W7 _+ w# c% {13.多层感知器简介6 R$ `6 X3 a: {* C% q) s
14.人力资源数据集-数据预处理( m4 Q) m2 g1 F* e+ X% F- j. e
15.多层感知器模型创建& j, {. ^4 A6 ~
16.多层感知器模型改写与解释
2 r4 ?8 e- Y, l( |+ K3 x17.多层感知器模型训练$ ^& T& @$ ^* b; ]) d8 P
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
( ]7 ~' Y3 [, }- ^$ D6 ^/ N; s' P19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
" h4 w7 f+ }+ w% p7 X& J20.添加正确率和验证数据
2 {7 Q4 D; q, f% ^: o* V0 F6 G! u+ W |7 c* A) `% i0 \
7 v: F0 R @* r' M/ E5 s9 Q
〖下载地址〗
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