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给大家分享一个供大家学习神经网络的python项目,下面是该项目所设计到的知识
" X3 ~2 i6 \$ N7 j# y' j**资源目录:**
1 P# t. A7 [6 p' `4 S
3 f) |+ n' m2 \7 I: q1.基础知识
! u3 X5 i9 S* V/ {& _
0 B5 H0 ?; @% }6 F; Q- PyTorch基础知识
3 a% p9 K8 b+ i. T- P. j) s
4 V; {- I! z4 q9 `" y) m' ^- 线性回归
6 H$ Q) s9 V: Z& o, \, [
% F8 `; z) Y8 j$ l6 T- Logistic回归
?9 u9 H; r. H, ? Z' ]; J
6 @* a' d" V$ v, x* n0 T/ B- 前馈神经网络% h/ T1 q- V+ `9 @( m# R* e
! J5 n) E: w. ?/ b% M Z- X' d
2.中级
8 T! f6 v1 R: W; l5 U( P
9 s d5 e$ ~4 f5 G- 卷积神经网络
5 d9 h7 h3 {' [/ z K
7 L) C/ q7 `( Q; e4 i: ^+ I- 深度残差网络* [' U; r6 J- w' u6 K
9 k9 e9 b5 D8 Z) y+ e# g& J H- 递归神经网络1 n! R/ y3 ~2 t Y
9 }9 J0 q$ |0 c% b1 w1 R& d- 双向递归神经网络1 u3 A$ |1 ]* F: H3 ^
% U; r3 { [3 _
- 语言模型(RNN-LM)
6 @6 Y7 d: U/ A7 _% ~0 x% q' J" e8 X9 C/ L% c" i, Z: k& G
3.高级
* b- U) b) F+ W- A' k4 ^& L" ?5 n( m/ _! Q4 N5 V% ?
- 生成性对抗网络
3 J: K! Z9 D* D( N; L
7 n! A) W! E0 n0 Z* ~5 f3 |- 变分自动编码器
# L6 c/ ]+ {' ^9 E
+ Q$ V% H1 g! Q; q- 神经风格转移! }: e5 N$ ]8 y1 v1 @* u
( w1 ~: a9 e% O7 W# R0 I. `" H: c0 y; y
- 图像字幕(CNN-RNN)8 B$ l7 e: I2 {. V/ K) w/ j
+ B2 k1 R0 _/ J' ]* z4.工具$ h3 v4 A6 v8 N' W) o' W: y
4 v1 s0 h. _& t5 B- PyTorch中的TensorBoard
8 H, H% b J/ J/ M4 ], ^7 C. F
7 p8 I9 }9 {5 E具体项目如下:7 x4 ~8 r8 q- W* t3 L- X
" L' m7 x, ?) g3 r+ A# i
+ n$ A, b; u+ P; R4 W( G
( T) h) _% K: s1 \% l' g5 t
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