Pytorch 入门与实战 最通俗易懂的实例课程

2 Y8 e7 P' R  s: B/ V〖课程介绍〗
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
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
7.张量与数据类型
8.张量运算与形状变换
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
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
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
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
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
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 |
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4 ]4 Z% i- B: A8 E〖下载地址〗
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