Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程

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2 Y8 e7 P' R  s: B/ V〖课程介绍〗) O( U/ x! T+ c7 {
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
  [9 r: B# P/ h! I# q) y- y' e
0 S9 x1 U" Z- j9 h〖课程目录〗
1 I8 j. i- f: X# q, [! _1.Pytorch框架简介
# T6 M6 F" ?' A; H' f5 E' u2.Pytoch的安装
; S' v9 Q( b' X. E3.机器学习基础-线性回归
  Z; ?  r2 D4 d8 \: u* a7 ~' ^4.数据读取与观察3 ]9 z- v1 ]7 l
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
7 O3 L1 T6 q$ J+ r" `( v  L6.模型训练与结果可视化& N# z1 Z3 w/ Z# n- s' [! \
7.张量与数据类型0 d) N; k& O1 S6 u
8.张量运算与形状变换9 s2 L& o, s- N2 n2 G: v
9.张量微分运算
9 c$ Y8 d; ]$ G0 H* d% e. z8 M10.入门实例的分解写法% ?7 Y9 ?0 h$ ]
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理* `1 C- n) h( A+ Z5 B
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
' }/ S5 A# M3 _+ t8 b* H8 W) k13.多层感知器简介+ v$ f  }% v* ^% _
14.人力资源数据集-数据预处理
/ ^% q) X" l. d8 d  \4 F- p' G15.多层感知器模型创建
$ k3 Q3 Z2 t6 W1 t' l3 H- |7 p& F) ]16.多层感知器模型改写与解释; S2 B; m: u4 O, K$ A
17.多层感知器模型训练
/ c- z! G6 G1 Q  D& D. n18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载. D4 a+ W! M7 ]& C" ]
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
; z9 J& Z2 U' A1 i5 I20.添加正确率和验证数据
2 S+ a; K! ~$ A& K1 @8 |
* j* `" U+ {" O' b' ~& @
4 ]4 Z% i- B: A8 E〖下载地址〗
& I) e9 C8 |$ ~3 {4 @  v
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xiaoyou | 2021-3-22 17:43:49 | 显示全部楼层
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2583151529 | 2021-3-23 09:09:52 | 显示全部楼层
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sunshingging | 2021-3-23 12:53:22 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2021-3-24 08:37:17 | 显示全部楼层
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qw729317315 | 2021-4-2 21:11:20 | 显示全部楼层
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fengfengzi | 2021-4-12 09:31:15 | 显示全部楼层
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wwj | 2021-4-26 23:36:16 | 显示全部楼层
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modalogy | 2021-9-3 14:59:07 | 显示全部楼层
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qwety20185 | 2021-10-10 06:44:46 | 显示全部楼层
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