2019年深度学习PyTorch极简入门电子书下载
课程介绍:
PyTorch是基于Python的科学计算包,为两类受众提供服务:作为Numpy的替换,让你可以使用GPU的算力;作为一个深度学习计算平台提供最大的计算灵活性与速度。此套2019年深度学习PyTorch极简入门电子书包括18章节的学习内容,教程对深度学习PyTorch做了详细的讲解。
2019年深度学习PyTorch极简入门电子书内容介绍:
第01课:深度学习概述.pdf
第02课:深度学习 Python 必备知识点.pdf
第03课:Anaconda 与 Jupyter Notebook.pdf
第04课:深度学习框架 PyTorch.pdf
第05课:神经网络基础知识.pdf
第06课:浅层神经网络(NN).pdf
第07课:项目实战——自己动手写一个神经网络模型.pdf
第08课:深层神经网络(DNN).pdf
第09课:项目实战——让你的神经网络模型越来越深.pdf
第10课:优化神经网络——如何防止过拟合.pdf
第11课:优化神经网络——梯度优化.pdf
第12课:优化神经网络——网络初始化技巧与超参数调试.pdf
第13课:构建神经网络模型的实用建议.pdf
第14课:项目实战——深度优化你的神经网络模型.pdf
第15课:卷积神经网络(CNN).pdf
第16课:项目实战——利用 PyTorch 构建 CNN 模型.pdf
第17课:循环神经网络(RNN).pdf
第18课:项目实战——利用 PyTorch 构建 RNN 模型.pdf
资料截图展示: