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Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程 ...
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Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程
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2021-3-22 15:05:21
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! S6 T3 t/ S3 B8 ?2 n3 W
3 U" o% Z9 x6 t& Q& ~+ R- K- F
〖课程介绍〗
5 `: f4 x0 R9 s
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
: R ^3 ^; Y) |4 w0 M
$ J& K2 Z. G1 y8 N: s
〖课程目录〗
; K% p4 e1 J8 X" p: p
1.Pytorch框架简介
) D4 B$ J7 \$ W; O6 S# T
2.Pytoch的安装
3 Q g; R4 l o# b
3.机器学习基础-线性回归
. e% p- N! E- n" s5 l5 Q8 Q$ [
4.数据读取与观察
& u0 A- P4 H; M
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
/ Z+ T, b1 U7 J
6.模型训练与结果可视化
7 e9 ?; s. H+ l; o
7.张量与数据类型
' x* h( T6 L8 \* A) a3 m. I
8.张量运算与形状变换
! \' O) |6 F, P. E; l
9.张量微分运算
6 b. y1 a6 _# o
10.入门实例的分解写法
$ u# W! D: a* [" M
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
3 E8 }8 p8 O0 y( {. e- w
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
' K+ G2 t) {3 t5 e1 Y
13.多层感知器简介
2 Z/ \& u g. U+ L! k4 G8 s
14.人力资源数据集-数据预处理
8 i7 {6 s2 E- A$ S+ v' L3 O4 c" N
15.多层感知器模型创建
& W) q* a- @9 C! u
16.多层感知器模型改写与解释
8 M0 @- R" J& k2 e+ S
17.多层感知器模型训练
3 m1 Y: q; s+ \( @
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
3 G; P0 s/ Y8 T) h# _
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
w3 M8 J2 P) O: N% c$ B3 R
20.添加正确率和验证数据
) H' f3 s( L, m
2 e' ~8 o# p: k3 \9 \, f$ \
; y: E1 p1 l3 Z+ x9 B& D( V5 y4 q
〖下载地址〗
8 R2 V/ {1 p& W) @2 |7 [! h$ g% m: h
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1 l; n A3 x6 Y9 R) H- P
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: |2 O: A5 C; o& i1 D; K$ W
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
* @! L9 p. H: R6 J$ O9 Y
Pytorch
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xiaoyou
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2021-3-22 17:43:49
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sunshingging
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2021-3-23 12:53:22
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ustc1234
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2021-3-24 08:37:17
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Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程
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qw729317315
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2021-4-2 21:11:20
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Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程
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fengfengzi
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wwj
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E: Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程
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modalogy
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qwety20185
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