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〖课程介绍〗
; j. p9 c/ a8 y7 s+ c2020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 a) l3 L7 v7 {$ ]: X6 p
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〖课程目录〗0 |7 O" C% k e1 N7 C* q+ _) ?/ v
1.Pytorch框架简介; t4 P r$ S5 I3 f: Z7 a
2.Pytoch的安装' t' c" }5 z. K! ~
3.机器学习基础-线性回归' u0 q% u& I9 c9 M
4.数据读取与观察) b. b* g: g2 i' |
5. 初始化模型、损失函数和优化方法; }8 q# e% o& b* {. K6 p- H- A4 h
6.模型训练与结果可视化% V) V! n0 p, U: T
7.张量与数据类型" m2 g1 Y7 j7 p
8.张量运算与形状变换
( D$ G# y$ [7 N6 ~" ?! ?9.张量微分运算
# t; h2 G; F% U) C4 }; o: \10.入门实例的分解写法* C' U7 G7 B6 I
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理1 b, ]6 u$ |* i9 ?! _8 @
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
8 h8 f; L7 Y' W7 V G# q. `+ v13.多层感知器简介
2 I5 [8 N/ Z; h1 F$ W4 Q( [14.人力资源数据集-数据预处理
/ Z4 N; h: C/ }+ \15.多层感知器模型创建3 N: w& |/ p8 a' ?$ D
16.多层感知器模型改写与解释) u3 a$ X3 i3 n @- W5 s5 h7 G* R& a
17.多层感知器模型训练
) v( Z+ {0 T* M* d18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
; n7 E8 b0 |# m! J% R19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合. Q0 i) e- U/ `' {1 r& E' M4 Q
20.添加正确率和验证数据
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0 n3 \7 z6 }0 r D& Z c〖下载地址〗( y* P% ?/ `0 B" `
f# |: F* \" y; @1 {〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗8 Q2 |7 E+ W+ R7 g* v9 r! _9 l
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