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基于PyTorch学神经网络视频教程附源码 35课

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    发表于 2019-9-6 23:33:52 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式


    课程展示





    适合人群

    程序员, 数据分析师, 学生,研究者,


    课程介绍

    精心编制的神经网络学习教程, 从认识神经网络到使用神经网络分析各种问题, 比如说回归, 分类, 图片分析, 序列分析等等. 经典中的经典. 之前做过 Tensorflow 神经网络的教程, 反响热烈, 现在重新编排教学内容, 更加具体到位. 比你买教科书好多了.
    通过代码学习, 并且加上许多动画形式的短片, 让你没有经验都能迅速掌握要学习的内容. 所以课程包括以下内容.


    [PyTorch 基础]
    [PyTorch 搭建你的第一个神经网络]
    简单的回归, 分类问题


    [高级神经网络结构]
    CNN, RNN, Autoencoder, GAN, DQN 等.


    [高级内容]
    Dropout, Batch Normalization 等.


    课程目录

    章节1yTorch 简介
    1为什么选 PyTorch03:56
    2安装04:08
    3什么是神经网络07:15
    章节2yTorch 神经网络基础
    4免费申明00:54
    5Torch 或 Numpy08:55
    6变量 (Variable)09:12
    7什么是激励函数?03:49
    8激励函数 activation06:47
    章节3:创建第一个神经网络
    9关系拟合 (回归)16:14
    10区分类型 (分类)11:16
    11快速搭建法05:16
    12保存和提取07:12
    13批训练09:32
    14什么是优化器?04:11
    15优化器 Optimizer10:49
    章节4:高级神经网络结构
    16什么是 CNN 卷积神经网络?05:38
    17CNN卷积神经网络25:32
    18什么是 RNN 循环神经网络?04:32
    19什么是 LSTM 循环神经网络?03:55
    20RNN 循环神经网络 分类例子14:59
    21RNN 循环神经网络 回归例子12:47
    22什么是自编码 AutoEncoder?03:07
    23AutoEncoder 自编码11:48
    24什么是 DQN 强化学习?03:50
    25DQN 强化学习19:09
    26什么是 GAN 生成对抗网络?04:02
    27GAN 生成对抗网络15:22
    章节5:高级内容
    28动态神经网络06:32
    29GPU 加速06:37
    30什么是过拟合 overfitting?04:22
    31Dropout 处理过拟合09:51
    32什么是批标准化 Batch Normalization?05:08
    33批标准化 Batch Norm21:10


    课程大小


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    发表于 2019-9-7 02:18:51 | 只看该作者
    好多IT前言技术资料,太棒了!
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    有的人你看不见,因为他远远走在前面....
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    发表于 2019-9-8 17:06:53 | 只看该作者
    怀疑自己并不可怕,可怕的是一再怀疑自己——沃.兹基硕德
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    发表于 2019-9-9 13:25:55 | 只看该作者
    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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    发表于 2019-9-10 09:23:32 | 只看该作者
    学习中,谢谢!
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    正想学pytorch就看到了这个课程,感谢分享的人
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    时光总在犹豫不觉中蹉跎,可不去犯错,又怎能有收获.....
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