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深度学习与PyTorch入门实战教程
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【课时介绍】 过拟合与欠拟合
第一章:深度学习框架介绍
第二章:安装环境准备
第三章:线性回归
第四章:PyTorch基础
第五章:PyTorch进阶
第六章:随机梯度下降算法
第七章:反向传播算法
第八章:神经网络与全连接层
第九章:过拟合
第一十章:卷积神经网络
第一十一章:循环神经网络
第一十二章:CIFAR与ResNet实战
第一十三章:迁移学习与自定义数据集
第一十四章:自编码器AutoEncoder
第一十五章:对抗生成网络GAN
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