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〖课程介绍〗- L& ^, J. b. F, W" G
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
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0 Y% E k8 p% f〖课程目录〗 \; l0 P3 Q C
1.Pytorch框架简介3 C; [" W& o0 T# y
2.Pytoch的安装
( u0 z9 a7 g" M) b, q3.机器学习基础-线性回归
6 K) c7 t6 o6 J' ?# U4.数据读取与观察& m8 b. L2 A8 m7 l
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
2 J6 y& ]+ ?% J6.模型训练与结果可视化- b0 ]$ U5 _0 k X
7.张量与数据类型
) F* ]3 Q1 {0 O$ ? X8.张量运算与形状变换
5 V5 i* D$ v# Z9.张量微分运算
4 }5 I" V" b( v4 h8 d8 W! q2 x10.入门实例的分解写法0 v5 B* ?- \7 G" _% K+ f# o
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
* p3 ?9 A; A I12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
% l5 b; ?+ I# _( }& L13.多层感知器简介: r, |, l1 ~3 k. P
14.人力资源数据集-数据预处理8 x, E% e$ B. j3 \2 \ t" I
15.多层感知器模型创建
, D3 V8 r- g% D1 t i: V" m/ p16.多层感知器模型改写与解释! J" ~1 t+ v/ p$ D! y
17.多层感知器模型训练
$ V1 V8 R$ M% p- M! Z18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
) _' T* x8 s) j( P. b C19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合4 s H" o3 z& Q$ O# j
20.添加正确率和验证数据4 h* l, L+ ^8 S+ d
0 q- {" |( f+ x7 u D4 K4 |$ n* b: Z; K8 p$ ~! R$ Q2 b8 @+ a; v
〖下载地址〗
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: ^' Z1 e8 z q; u: E〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗4 y: @0 t6 j5 `0 ~2 J
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