目录

PyTorch 简介

  • 1.1 Why Pytorch?
  • 1.2 Pytorch 安装

    PyTorch 神经网络基础

  • 2.1 Torch 或 Numpy
  • 2.2 变量 (Variable)
  • 2.3 激励函数 (Activation)

    建造第一个神经网络

  • 3.1 关系拟合 (回归)
  • 3.2 区分类型 (分类)
  • 3.3 快速搭建法
  • 3.4 保存提取
  • 3.5 批训练
  • 3.6 Optimizer 优化器

    高级神经网络结构

  • 4.1 CNN 卷积神经网络
  • 4.2 RNN 循环神经网络 (分类)
  • 4.3 RNN 循环神经网络 (回归)
  • 4.4 AutoEncoder (自编码/非监督学习)
  • 4.5 DQN 强化学习
  • 4.6 GAN (Generative Adversarial Nets 生成对抗网络)

    高阶内容

  • 5.1 为什么 Torch 是动态的
  • 5.2 GPU 加速运算
  • 5.3 Dropout 缓解过拟合
  • 5.4 Batch Normalization 批标准化

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