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深度学习技术及应用
张永刚
1
教学资料
1.1
课程标准
1.2
教学档案
1.3
教学计划
1.4
整体设计
1.5
单元设计
1.6
教案
2
第一章 Pytorch概述
2.1
Pytorch框架简介
2.2
环境搭建和CPU版本的安...
2.3
GPU版本的安装与测试
3
第二章 深度学习基础与线性...
3.1
机器学习基础-线性回归模...
3.2
实例-Pytorch模型...
3.3
实例-模型的训练与预测
4
第三章 Pytorch 张量...
4.1
张量初始化与张量类型
4.2
张量随机值、移动张量到设...
4.3
数据类型转换、张量运算
4.4
张量变形
4.5
实例-模型的分解写法
5
第四章 逻辑回归与二分类问题
5.1
二分类实例-逻辑回归与交...
5.2
逻辑回归模型的创建与训练
课程标准
发布时间：2023-02-15 08:50 发布人：张永刚 浏览次数：156
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