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拓展:深度学习
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拓展:深度学习
大数据应用集训营-课程
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笔记
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介绍
LSTM的三个门
全部任务
【下载】PyTorch深度学习-...
【下载】PyTorch深度学习-...
执行多轮训练
模型训练
构建模型
模型结构介绍
加工数据
加载数据
案例目标与流程
训练过程可视化
执行多轮训练
最小化方差(训练)
构建优化器
test-构建优化器
构建初始模型及损失函数
读取数据
任务描述:构建一个线性模型
张量与数组相互转化
创建张量
PyTorch简介
模型应用
加载模型
保存模型
模型性能评估
LSTM的三个门
循环神经网络的常见结构
循环神经网络简介
实现池化操作
将卷积结果可视化
实现卷积操作
高维输入及多filter卷积
池化及全连接
卷积操作的优势
卷积操作
浅层神经网络的局限
引言
模型性能验证
模型训练
模型配置
搭建循环神经网络
数据加工
加载数据
LSTM返回值解读
模型配置
【下载】PyTorch深度学习-...
LSTM三个门的计算示例
实现LSTM操作
【云环境】深度学习
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
下载资料(3)
实训环境(1)
视频(44)
学员动态
还没有动态
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习
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心
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张老师
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群2:642795722
工作时间:9:00 - 18:00
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