' J' \; W5 }6 I
& p2 L- Q" z- p- @2 d* E! z1 Q
〖课程介绍〗
0 I: N/ ~8 b4 Z+ u) q2020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
4 |5 V3 v+ U& j0 G; l/ I ^& w0 Z: ~3 L, a* K
〖课程目录〗
" J! e& r: x: A K9 [% @- R1.Pytorch框架简介
/ W' \1 O3 Y0 O# q! L2.Pytoch的安装7 j6 C3 ` P& N
3.机器学习基础-线性回归! O/ C% f( Z9 N, \
4.数据读取与观察
' M0 R( N8 \/ }) R" u5 a: H8 z5. 初始化模型、损失函数和优化方法6 H1 ]; W" W* Q+ `" R% s
6.模型训练与结果可视化
* _* z/ {5 D: }0 y7.张量与数据类型
9 ]% c+ x \+ f; O* F& D+ A8.张量运算与形状变换
# r2 E6 y' I# e" U* i9.张量微分运算( f3 W+ p% {. [& o# a9 n$ d
10.入门实例的分解写法* {8 U- [# }: ~ ~# r
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
8 h q) ~# E7 f* e( u12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
) O- d) D8 w) c5 U3 H/ O$ ~; X% k0 I13.多层感知器简介9 V; ^, M4 f- Q
14.人力资源数据集-数据预处理) n7 u4 Z+ L: q+ j
15.多层感知器模型创建, y. o* W0 n3 E6 }* i2 c: s( m
16.多层感知器模型改写与解释
; R" q8 V( ~* I17.多层感知器模型训练! \ u* C2 Q# x( z1 M% G; Y
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
( U6 l7 }7 }# O1 ]( e% T3 G19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合% x3 {5 k; n/ @* N8 s9 h
20.添加正确率和验证数据
) S, @+ U4 D, O1 `0 @* b+ @
. T& g; a' P* n0 o# U& W# Q
1 `6 j% X; f9 z- o〖下载地址〗, {% P2 c6 a) h9 [
7 S. s6 H; o; F3 W* S
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
% h) p- P* u g+ b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
4 R' j4 R4 N" J
|
[复制链接]
