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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( K$ g5 k2 f6 W5 I7 D) m- n
**资源目录:**
/ E& K. n" W2 M! V' W u3 I/ C( {0 ?" t# }' Z+ P# w5 p
1.基础知识0 [; J: \5 K% S' d: {; W; [, w
* G/ g4 x; \& u& }' U. c# L
- PyTorch基础知识! D+ Y3 Q' ^/ n* L/ u' a* k
8 Z( _$ r1 _9 ^+ ^- 线性回归
1 K1 a' q& t, o: D' x
2 _5 A9 F* e1 M2 s A- Logistic回归
' F% a+ S9 \; K3 Z9 J; ?2 T! y% A# t2 w; F/ V5 c* z( L+ Q5 A( }
- 前馈神经网络
+ t5 a- Q( O' a* J- Y+ y W, T! l. i# U( c; h! v/ f0 g
2.中级# [+ H/ W, @9 l+ S0 X
/ R0 E3 d q& t# W2 \; i5 w- 卷积神经网络" g5 q) N" x9 E; D: K, m
. Q1 V0 h; W' p
- 深度残差网络. a k6 l' J" g8 k
2 }) _* V3 l0 [1 S6 b
- 递归神经网络
9 G; F2 g5 r- E2 O! c; Z% _* i9 [& I# V, X1 I
- 双向递归神经网络8 \3 p* e5 ?& }. Q# g
+ |/ j* r+ b |4 z' {- 语言模型(RNN-LM)
! X: `/ [4 m2 j% a3 ~2 w5 e" P# ?! g0 y/ z; b- h
3.高级
X8 K I9 _! E/ d. x) ^
: C) M N, `* z% Q* r: Z- 生成性对抗网络) A) z8 ? O l, I) t$ P. Y! [
. k7 {) H' X8 ~# |: M! D" g4 s- 变分自动编码器 D1 i4 k0 f3 S0 z- {+ O8 E' b
4 |3 b3 m$ w' j/ N
- 神经风格转移. ^: K2 Y7 g" a4 F. u
3 u" n( o$ ^7 D% L
- 图像字幕(CNN-RNN)' r" l# u7 _/ ~! g h
8 Y3 h9 ?7 `( q, d1 _4.工具
8 @% b8 L% r) X$ p/ C' a+ m3 L- _4 r5 E
1 \! v* d+ D) q3 ` k- PyTorch中的TensorBoard
9 h3 o6 ^7 L( |
9 w7 F' F" r# u+ S4 T2 j具体项目如下:8 b3 h; ^$ H& y# W! h! p/ S. A$ h
, h4 F& D- @' P$ j1 k
/ g% F& J) @( T% `$ Q+ a! _- W. N8 I
$ B) G, M% [: x- } |
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