文件名称：PytorchTraining:使用Pytorch进行深度学习的练习文件
文件大小：15KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-13 20:37:01
python reinforcement-learning deep-learning cnn python3
使用PyTorch进行深度学习 按 这些是用于课程的练习文件。 课程大纲可以在下面找到 第一天 第1单元入门 什么是火炬 安装并运行Pytorch 模块2基本的Pytorch操作 火炬张量 脾气暴躁的桥 变数 计算梯度 单元3线性回归 线性回归模型 损失函数 优化器 训练 单元4神经网络（NN） 什么是神经网络 激活功能 用Pytorch创建深度神经网络 第5单元卷积神经网络（CNN） 什么是CNN？ CNN架构 卷积和池化 辍学 CNN分类 转移学习 第二天 单元6递归神经网络（RNN） 什么是RNN？ RNN架构 长期依赖 LSTM和GRU RNN分类 RNN回归 单元7强化学习（RL） 什么是强化学习？ Q学习 OpenAI体育馆 深度Q网络（DQN） 单元8自然语言处理 什么是自然语言处理 词嵌入 语言模型
【文件预览】：
PytorchTraining-master
----README.md(2KB)
----Learner_Faciliator_Guide_Deep_Learning_with_Pytorch.ipynb(111KB)
----.gitignore(14B)