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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( x; g% ^8 x2 ]" ^
**资源目录:**( z! V* S% E5 Y
1 [: c! n4 Q) B1.基础知识
& w8 F: U+ M8 c) D* \% r# ], A, Y) K* }
- PyTorch基础知识
, w6 t; G( | L1 I5 F( n2 `' X- j: a7 P6 L
- 线性回归4 u1 ]( n; |/ P. J5 q3 W+ {
/ F) y# |% z, M [2 ?9 Z/ L- Logistic回归4 x6 Y; T5 Z& ~5 ]& w3 ~9 X/ l
9 k1 O i% s; K+ T
- 前馈神经网络: [& J/ b& M' f6 D, _ e
/ \5 y7 b! D6 ~4 o) Y5 G0 T2 C
2.中级
; `4 K. c: X7 ^" a+ j- S: V9 ]2 z# ?# p& \: y: Y8 K
- 卷积神经网络* n, S% s& [6 Z: s6 p
+ h' q8 Z# A/ A& i. y. E
- 深度残差网络1 B- R) K/ L1 W: U$ G
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- 递归神经网络4 v- Y: B+ H* R; r( L. f/ q A1 _
4 n' O7 R4 k/ b% V* `8 {1 P5 c' C$ m
- 双向递归神经网络* M0 M Y7 y% s0 O/ a; V) N
: ~2 Z* T* Z" o: D, j' @- 语言模型(RNN-LM)
6 {. O$ W2 y0 v" [, p! R8 B/ M2 n/ `) x Z0 a" z& f, ~7 \
3.高级: N+ C: m0 ^/ |, v/ A: S5 @: s
. K$ Z1 q& [8 D" m
- 生成性对抗网络% v( Z6 P& ?/ S N
, N, e0 @& c" y5 @+ q9 T; S- 变分自动编码器- {5 X/ t. l' P( R) o2 r
( e0 W" ]' q6 ~9 N' j& U
- 神经风格转移
3 {! x3 r& \0 z+ o2 W7 w! n& f- g! \5 V% J2 W) w! f1 A
- 图像字幕(CNN-RNN)% P/ w0 F3 G( S& L$ N3 O: M8 p
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4.工具
' s: W! A1 A3 O; o( M6 I; M0 M2 N0 j9 \# a) s
- PyTorch中的TensorBoard
3 }2 v2 S% H( H! S$ |5 r6 P+ m% q7 c$ Q4 ~# R$ ?4 l* z
具体项目如下:
% I) K0 [; x8 E' Q6 r, s$ P
3 S& v M- u% Z, L8 a% W) l, w8 d3 M8 V5 K; C0 U
( o# S9 F$ E: R. M4 `! S8 y |
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