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1. pytorch概述

2.深度学习基础与线性回归实例

3.pytorch张量

4.逻辑回归与多层感知机

5多分类问题

6.手写数字全连接模型

7.基础部分总结

8.计算机视觉基础

9.预训练模型（迁移学习）

10.Dataset数据输入

11.现代网络架构

12.图像定位

13.Unet图像语义分割

14.LinNet图像语义分割

15.文本分类与词嵌入表示

16.Rnn循环神经网络

17（二），中文外卖评论情绪分类

17 （-）.twitter评论情绪分类

18.注意力机制

19. Rnn序列预测-北京空气质量

20. Tensorboard可视化

21.一维卷积网络

23.语义分割图片的标注-Labelme使用教程

24.多任务学习

25.目标识别与目标检测

课程资料

 

Pytorch深度学习入门与实战
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