内容概要:本人在学习B站刘二大人Pytorch实践课程时,做的一些学习笔记。包含课程要点、教学源码以及课后作业和作业源码。
目录:
第一讲 概述
第二讲 线性模型创建
第三讲 梯度下降算法
第四讲 反向传播机制
第五讲 用pytorch实现线性回归
第六讲 逻辑斯蒂回归模型
第七讲 处理多维特征的输入
第八讲 加载数据集
第九讲 多分类问题--softmax classifier
第十讲 卷积神经网络(基础篇)
第十一讲 卷积神经网络(高级篇)
学完刘二大人的课程和此学习笔记,你就可以看懂大部分网络结构,并且复现出一些经典网络,比如残差网络ResNet、密集连接网络DenseNet和GoogleLeNet中Inception模块等等。收获良多。
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