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〖课程介绍〗) `% a6 c0 ^4 z- 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
, ^4 _/ P1 h" F' u% d( b+ r, u) N" u% c5 S6 o, |" V
〖课程目录〗* U4 l+ e- z4 j' F+ c2 |
1.Pytorch框架简介
+ e1 {/ r. ]! @! @/ W/ M2.Pytoch的安装
0 E5 ^, E! Q8 d$ H0 n; G5 R; j3.机器学习基础-线性回归* p4 N- ~; K: {2 ^( x( E: t
4.数据读取与观察7 x: y) C* H8 D
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
Z& J' p' \3 a$ [6.模型训练与结果可视化
1 J( i& T5 n- _& A9 \7.张量与数据类型
P* |2 O8 n) g8.张量运算与形状变换
0 G1 \# I2 O7 V* ]( i/ e9.张量微分运算
( F( c" Y( u( q- K10.入门实例的分解写法
8 l. R4 T+ b0 Q11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理+ O% e8 o1 l2 h* u
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练4 Z, c- |: k4 q; c1 t6 r
13.多层感知器简介( X! V8 _: x( y/ Z$ e7 v+ A, u. T! ~
14.人力资源数据集-数据预处理
1 j- w' p& M3 j* _ \0 c5 @3 ^7 r4 @15.多层感知器模型创建2 e7 w! N; t8 L( f1 I: b U
16.多层感知器模型改写与解释
" b' ~( Q4 d1 p! V( a7 I4 p17.多层感知器模型训练
/ P' I. K6 w+ c0 i6 `# d2 l1 M18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载; p5 F/ s3 W9 `8 |" F b1 [0 R) e
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合+ L' R4 M, L+ d5 x, |
20.添加正确率和验证数据
6 ]( i) ^2 s+ m9 s* ^
. Z4 l$ _, N0 ^
( \% \4 u! e2 B6 p7 H〖下载地址〗" J; d0 |! a, T- ^/ C% e% L
5 y7 |. a1 Y1 b3 I; Z- C〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗 P) c5 p v0 b8 t1 i3 t8 w8 n# z
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