基于PyTorch学神经网络亚博体育排球附源码 35课

发布时间: 2019-09-06

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适合人群

程序员, 数据分析师, 学生,研究者,


课程概述

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1:PyTorch 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2:PyTorch 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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备注信息:(10)20190906 人工智能

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