课程名称:PyTorch 入门培训

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课程大纲:

PyTorch 入门培训

 

 

 

1
PyTorch 基础入门

1.PyTorch简介

2.PyTorch中的张量及其运算

3.PyTorch中的自动微分运算

4.用PyTorch实现线性回归

2
预测未来单车使用量

1.数据归一化、类型变量的转换

2.搭建基本神经网络的方法

3.数据分批次训练原则

4.测试及简单分析神经网络的方法

3
文本情绪分类器

1.使用Python从网络上爬取信息的基本方法

2.处理语料“洗数据”的基本方法

3.词袋模型搭建方法 4.简单RNN的搭建方法

5.简单LSTM的搭建方法

4
卷积神经网络

1.使用PyTorch数据集三件套的方法

2.卷积神经网络的搭建与训练

3.可视化卷积核、特征图的方法

5
迁移学习

1.使用PyTorch的数据集套件从本地加载数据的方法

2.迁移训练好的大型神经网络模型到自己模型中的方法

3.迁移学习与普通深度学习方法的效果区别

4.两种迁移学习方法的区别

6
图像风格迁移

1.迁移大型神经网络VGG的方法 2.手动搭建计算图的方法 3.重新定义损失计算模块的方法

7
手写字图像生成与对抗网络

1.反卷积生成图像的实现方法

2.多模型联合训练的实现方法

3.深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)的实现方法

8
词汇的星空

1.NGram(NPLM)语言模型

2.Word2Vec词向量模型

3.使用Word2Vec词向量进行语义运算

9
使用 RNN 生成简单序列

1.什么是上下文无关文法

2.使用RNN或LSTM模型生成简单序列的方法

3.探究RNN记忆功能的内部原理


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