3.4 激活函数
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激活函数
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3.5多层神经网络的建立和训练（1）
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PyTorch的安装
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损失函数
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第三章分类模型 3.3二分类与多分类 softmax
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PyTorch中，前（正）向和反向传播的函数定义
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第二章线性回归模型--6、多层神经网络的梯度计算
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第二章线性回归模型--5、梯度计算的回顾与总结（可跳过）
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3.3 二分类与多分类
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第二章、线性回归模型--1.预测模型的建立
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模型训练过程中的优化
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第二章线性回归模型--4、利用PyTorch进行梯度计算（修订版）
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第三章 分类模型 3.2 对普通文件的封装和分批
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2.2.6 PyTorch的玩具——损失函数和优化器的定义与使用
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第二章、线性回归模型--1.预测模型的建立
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第二章、线性回归模型--3.梯度下降方法
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草履虫都能学会的花卉图像识别！研一、研二必学！基于Pytorch框架的花卉图像识别模型实战，原理详解+项目实战，看完就能跑通！-人工智能/计算机视觉/深度学习-
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10--2.3利用PyTorch的组件定义神经网络训练
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P3-3 第三章分类模型 3.2计算机视觉基础与预训练--数据分批（上）
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P4-11 4.8CNN识别CIFAR代码讲解（上）
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3.5多层神经网络--不同超参数（hidden_size）的正确率
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第二章、线性回归模型--2.模型训练知识准备
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pip设置国内源
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高性能算子测试框架搭建
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第五章 5.5 IMDB情感分析案例项目简介（重新转码）
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第三章 最后的章节作业布置
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2手写数字识别模型的部署与测试
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P3-2 第三章分类模型 3.1.2-3.1.3乳腺癌预测模型的定义与训练
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3模型在flask端的部署
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3-1 第三章 分类模型--3.1.1数据集的读取与预处理