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    PyTorch从入门到实战一次学会-

    共34节8795人学习覃秉丰 课程详情 领证书

    • 深度学习易学框架——PyTorch介绍和环境安装

      • PyTorch框架介绍(资料下载)
      • Anaconda安装介绍
      • jupyter环境配置
      • jupyter基本操作
      • pytorch安装介绍

    • PyTorch对数据的基本操作

      • tensor的属性
      • 数据生成
      • 基本运算操作-上
      • 基本运算操作-下
      • 数据的索引
      • 自动求导

    • PyTorch实战入门

      • BP神经网络复习-上
      • BP神经网络复习-下
      • 线性回归-上
      • 线性回归-下
      • 非线性回归

    • 用PyTorch对数据集进行分类

      • MNIST数据集介绍
      • 使用BP神经网络搭建手写数字识别网络-上
      • 使用BP神经网络搭建手写数字识别网络-下
      • 交叉熵(cross-entropy)讲解和使用
      • 用正则化、Dropout方法抵抗过拟合现象
      • Dropout和正则化程序实现
      • 各种优化器（Optimizer）的使用

    • 深度学习算法：卷积神经网络CNN

      • 卷积具体计算和卷积核介绍
      • Pooling操作和Padding操作
      • 卷积网络LeNET-5模型详解
      • 使用卷积网络进行手写数字识别

    • 深度学习算法：循环神经网络RNN

      • 循环神经网络RNN介绍
      • 长短时记忆网络LSTM介绍
      • 使用LSTM完成MNIST数据识别-上
      • 使用LSTM完成MNIST数据识别-下

    • 猫狗分类图像识别案例

      • 模型的保存和载入
      • 项目实战-猫狗分类模型训练
      • 项目实战-猫狗分类模型预测
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