2020年基于PyTorch的计算机视觉与自然语言处理项目实战(附代码)62课

发布时间: 2020-09-22

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课程介绍:

2020年最新基于PyTorch的计算机视觉与自然语言处理实战课程。


课程目录:

代码

001.课程介绍

002.初识Pytorch基本框架

003.环境配置(1)

004.环境配置(2)

005.机器学习中的分类与回归问题-机器学习基本构成元素

006.Tensor的基本定义

007.Tensor与机器学习的关系

008.Tensor创建编程实例

009.Tensor的属性

010.Tensor的属性-稀疏的张量的编程实践

011.Tensor的算术运算

012.Tensor的算术运算编程实例

013.in-place的概念和广播机制

014.取整-余

015.比较运算-排序-topk-kthvalue-数据合法性校验

016.三角函数

017.其他数学函数

018.Pytorch与统计学方法

019.Pytorch与分布函数

020.Pytorch与随机抽样

021.Pytorch与线性代数运算

022.Pytorch与矩阵分解-PCA

023.Pytorch与矩阵分解-SVD分解-LDA

024.Pytorch与张量裁剪

025.Pytorch与张量的索引与数据筛选

026.Pytorch与张量组合与拼接

027.Pytorch与张量切片

028.Pytorch与张量变形

029.Pytorch与张量填充

030.Pytorch与傅里叶变换

031.Pytorch简单编程技巧

032.Pytorch与autograd-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念

033.Pytorch与autograd-梯度与机器学习最优解

034.Pytorch与autograd-Variable$tensor

035.Pytorch与autograd-如何计算梯度

036.Pytorch与autograd中的几个重要概念-variable-grad-gradfn

037.Pytorch与autograd中的几个重要概念-function

038.Pytorch与nn库

039.Pytorch与visdom

040.Pytorch与tensorboardX

041.Pytorch与torchvision

042.机器学习和神经网络的基本概念(1)

043.机器学习和神经网络的基本概念(2)

044.利用神经网络解决分类和回归问题(1)

045.利用神经网络解决分类和回归问题(2)

046.利用神经网络解决分类和回归问题(3)

047.利用神经网络解决分类和回归问题(4)

048.利用神经网络解决分类和回归问题(5)

049.计算机视觉基本概念

050.图像处理常见概念

051.特征工程

052.卷积神经网(上)

053.卷积神经网(下)

054.pooling层

055.激活层-BN层-FC层-损失层

056.经典卷积神经网络结构

057.轻量型网络结构

058.多分支网络结构

059.attention的网络结构

060.学习率

061.优化器

062.卷积神经网添加正则化


课程大小:

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备注:(04)2020091405人工智能

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    28天前“*

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    2月前默*

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