$ [; s. t' S5 I& Q0 a5 T' k$ X5 v
〖课程介绍〗" c, f1 t7 p% i+ _4 d$ k6 F& C3 Q, T* k
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& ` m6 P& Z: ^) f% P7 J/ a
& A5 x8 `. d t; S- m2 x0 h. m〖课程目录〗7 J- D6 J5 K2 E9 ]2 }
1.Pytorch框架简介
; D: Y+ J$ `! ^8 d- Z* p2.Pytoch的安装
v5 G4 r5 k' b0 G$ ?3.机器学习基础-线性回归
# H; U$ B3 [" s+ H2 J4.数据读取与观察2 I; W" @9 S! \! ]- g% ?
5. 初始化模型、损失函数和优化方法% @2 c, X* O. Q# C% Z
6.模型训练与结果可视化: S) g$ i- ~) [7 M/ T) w- L0 w
7.张量与数据类型
# Q2 L$ Q2 w3 f* |0 E8.张量运算与形状变换
# u- g) p$ k, c5 {2 j8 T" f9 e9.张量微分运算
. ?4 I! k$ O. l7 F10.入门实例的分解写法% ?% d$ \2 E' ^: `' E. @. B
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理- ]2 l) y, h3 @ i! L
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练( {3 g1 {( ~4 f. r7 R- n
13.多层感知器简介
3 Y$ R T$ M% h! H+ \14.人力资源数据集-数据预处理- T' D% r: _5 R: \' x9 p6 s
15.多层感知器模型创建
4 [$ I1 O+ ^1 x& @0 f9 K1 Z16.多层感知器模型改写与解释9 A: D2 q$ x3 R0 i! o
17.多层感知器模型训练) ~7 R9 u' ~( O9 X9 Z
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载- l5 |" j, }: L' W1 o+ y0 W
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
; ^7 d' f& u0 K, T7 N9 r20.添加正确率和验证数据
, B2 {8 }, q5 l4 a
% v8 ?# h" [7 F" W4 R5 f+ p& Y6 m9 _9 U4 v0 q
〖下载地址〗
1 t" v4 S1 h# c( N: u" q2 W* {
* j3 a G4 u- q4 r: x' _〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗* `- u3 l( v3 b1 ^$ X$ 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.html7 N2 R6 M y) V! r0 T6 K9 x5 P
|
[复制链接]
