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PyTorch从入门到实战一次学会-

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  • 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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