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介绍
全部任务
全部任务
4.7 模型训练
4.8 执行多轮训练
4.9 模型性能评估
4.10 保存模型
4.11 加载模型
4.12 模型应用
1 PyTorch简介
2.1 创建张量
2.2 张量与数组相互转化
3.1 任务描述:构建一个线性模...
3.2 读取数据
3.3 构建初始模型及损失函数
3.4 test-构建优化器
3.4 构建优化器
3.5 最小化方差(训练)
3.6 执行多轮训练
3.7 训练过程可视化
4.1 案例目标与流程
4.2 加载数据
4.3 加工数据
4.4 模型结构介绍
4.5 构建模型
4.6 模型配置
8.4 LSTM返回值解读
9.1 加载数据
9.2 数据加工
9.3 搭建循环神经网络
9.4 模型配置
9.5 模型训练
9.6 模型性能验证
5 引言
6.1 浅层神经网络的局限
6.2 卷积操作
6.3 卷积操作的优势
6.4 池化及全连接
6.5 高维输入及多filter...
6.6 实现卷积操作
6.7 将卷积结果可视化
6.8 实现池化操作
7.1 循环神经网络简介
7.2 循环神经网络的常见结构
8.1 LSTM的三个门
8.2 LSTM三个门的计算示例
8.3 实现LSTM操作
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张老师
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