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《PyTorch tutorial 神经网络》的全部中文教学课程内容如下:
1.1 Why (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
1.2 安装 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2.1 Numpy Torch 对比 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)-
2.2 Variable 变量 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2.3 Activation Function 激励函数 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)-
3.1 Regression 回归 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
3.2 Classification 分类 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
3.3 快速搭建法 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
3.4 保存提取 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
3.5 批数据训练 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
3.6 Optimizer 优化器 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
4.1 CNN 卷积神经网络 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)-
4.2 RNN 循环神经网络 分类 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
4.3 RNN 循环神经网络 回归 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
4.4 AutoEncoder 自编码 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
4.5 1)DQN 强化学习 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
2)什么是 GAN 生成对抗网络 (深度学习)
4.6 GAN 生成对抗网络 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
5.1 为什么 Pytorch 是动态 Dynamic (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
5.2 GPU 加速 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
5.3 过拟合 Dropout (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
5.4 Batch Normalization 批标准化 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
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