Pytorch快速入门
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视频选集
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自动连播
1.PyTorch框架介绍
17:47
2.pytorch安装介绍
09:03
3.tensor的属性
07:59
4.数据生成
12:11
5.基本运算操作1
11:19
6.基本运算操作2
04:35
7.数据的索引
05:31
8.自动求导
08:31
9.线性回归
23:21
10.非线性回归
10:40
11.MNIST数据集介绍
05:11
12.softmax函数介绍
05:37
13.mnist数据识别简单程序
39:14
14.交叉熵讲解
15:44
15.交叉熵使用
07:06
16.过拟合以及抵抗过拟合的方式
16:51
17.Dropout和正则化程序实现
16:49
18.各种优化器的介绍和使用
09:16
19.CNN局部感受野和权值共享介绍
12:17
20.卷积具体计算和卷积核介绍
08:58
21.Pooling和Padding操作
11:16
22.卷积网络LeNET-5模型详解
16:46
23.使用卷积网络进行手写数字识别
19:49
24.ImageNet介绍
12:51
25.RNN介绍
19:05
26.LSTM介绍
14:06
27.GRU-双向RNN-多层RNN介绍
13:00
28.使用LSTM完成MNIST数据识别
24:46
29.模型的保存和载入
05:11
30.项目实战-猫狗分类模型训练
20:58
31.项目实战-猫狗分类模型预测
10:45
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