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Pytorch-Pytorch基础学习(2022)
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Pytorch-Pytorch基础学习(2022)
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介绍
全部
解锁式学习
自由式学习
章节3-1Pytorch张量与数据类型.mp4
全部任务
章节1-1Pytorch安装.m...
章节2-1机器学习基础-线性回归...
章节2-2收入数据集读取与观察....
章节2-3初始化模型、损失函数和...
章节2-4模型训练与结果可视化....
章节3-1Pytorch张量与数...
章节3-2张量运算与形状变换.m...
章节3-3张量微分运算.mp4
章节3-4入门实例的分解写法-....
每日作业
章节4-1逻辑回归简介与数据预处...
章节4-2逻辑回归模型的创建与训...
章节4-3多层感知器简介.mp4
章节4-4多层感知器实例-数据预...
章节4-5多层感知器模型创建.m...
章节4-6多层感知器模型改写与解...
章节4-7多层感知器模型训练.m...
章节4-8使用Dataset和D...
章节4-9划分验证数据和测试数据...
每日作业
章节4-10添加正确率和验证数据...
章节5-1Softmax多分类与...
章节5-2多分类模型创建与损失函...
章节5-3多分类模型训练与调试....
章节5-4编写通用训练函数（一）...
章节5-5编写通用训练函数（二）...
章节6-1MNIST数据集的下载...
章节6-2认识手写数据集MNIS...
章节6-3MNIST数据集全连接...
每日作业
章节7-1梯度下降算法与学习速率...
章节7-2反向传播算法与优化器....
章节7-3基础部分知识点总结.m...
章节7-4基础部分作业——Fas...
上阶段考核通过卡点
资料文档下载
上阶段考核通过卡点
资料文档下载
章节1-1Pytorch安装.m...
章节2-1机器学习基础-线性回归...
章节2-2收入数据集读取与观察....
章节2-3初始化模型、损失函数和...
章节2-4模型训练与结果可视化....
章节3-1Pytorch张量与数...
章节3-2张量运算与形状变换.m...
章节3-3张量微分运算.mp4
章节3-4入门实例的分解写法-....
每日作业
章节4-1逻辑回归简介与数据预处...
章节4-2逻辑回归模型的创建与训...
章节4-3多层感知器简介.mp4
章节4-4多层感知器实例-数据预...
章节4-5多层感知器模型创建.m...
章节4-6多层感知器模型改写与解...
章节4-7多层感知器模型训练.m...
章节4-8使用Dataset和D...
章节4-9划分验证数据和测试数据...
每日作业
章节4-10添加正确率和验证数据...
章节5-1Softmax多分类与...
章节5-2多分类模型创建与损失函...
章节5-3多分类模型训练与调试....
章节5-4编写通用训练函数（一）...
章节5-5编写通用训练函数（二）...
章节6-1MNIST数据集的下载...
章节6-2认识手写数据集MNIS...
章节6-3MNIST数据集全连接...
每日作业
章节7-1梯度下降算法与学习速率...
章节7-2反向传播算法与优化器....
章节7-3基础部分知识点总结.m...
章节7-4基础部分作业——Fas...
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