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#3.2 Classification 分类 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
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Classroom Contents
PyTorch Tutorials 神经网络 教学
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- 1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络
- 2 什么是神经网络 (机器学习) what is neural network in machine learning
- 3 神经网络 : 梯度下降 (Gradient Descent in Neural Nets)
- 4 科普: 神经网络的黑盒不黑 (深度理解神经网络)
- 5 #1.1 Why? (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 6 #1.2 安装 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 7 #2.1 Numpy Torch 对比 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 8 #2.2 Variable 变量 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 9 什么是激励函数 (深度学习)? Why need activation functions (deep learning)?
- 10 #2.3 Activation Function 激励函数 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 11 #3.1 Regression 回归 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 12 #3.2 Classification 分类 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 13 #3.3 快速搭建法 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 14 #3.4 保存提取 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 15 #3.5 批数据训练 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 16 优化器 Optimizer 加速神经网络训练 (深度学习) Speed up neural network training process (deep learning)
- 17 #3.6 Optimizer 优化器 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 18 什么是卷积神经网络 CNN (深度学习)? What is Convolutional Neural Networks (deep learning)?
- 19 #4.1 CNN 卷积神经网络 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 20 什么是循环神经网络 RNN (深度学习)? What is Recurrent Neural Networks (deep learning)?
- 21 什么是 LSTM RNN 循环神经网络 (深度学习)? What is LSTM in RNN (deep learning)?
- 22 #4.2 RNN 循环神经网络 分类 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 23 #4.3 RNN 循环神经网络 回归 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 24 什么是自编码 Autoencoder (深度学习)? What is an Autoencoder in Neural Networks (deep learning)?
- 25 #4.4 AutoEncoder 自编码 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 26 什么是 DQN (Reinforcement Learning 强化学习)
- 27 #4.5 DQN 强化学习 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 28 什么是 GAN 生成对抗网络 (深度学习)? What is Generative Adversarial Nets GAN (deep learning)?
- 29 #4.6 GAN 生成对抗网络 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 30 #5.1 为什么 Pytorch 是动态 Dynamic (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 31 #5.2 GPU 加速 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 32 什么是过拟合 (深度学习)? What is overfitting (deep learning)?
- 33 #5.3 过拟合 Dropout (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
- 34 什么是 Batch Normalization 批标准化 (深度学习 deep learning)
- 35 #5.4 Batch Normalization 批标准化 (PyTorch tutorial 神经网络 教学)
