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深度学习(PyTorch) 该存储库包含与Udacity的有关的材料。 它由一堆用于各种深度学习主题的教程笔记本组成。 在大多数情况下,笔记本会引导您实现诸如卷积网络,循环网络和GAN等模型。 还涉及其他主题,例如权重初始化和批次归一化。 也有一些笔记本用作Nanodegree程序的项目。 在程序本身中,项目由真人(Udacity审阅者)审阅,但是此处也提供了起始代码。 目录 讲解 神经网络导论 :了解如何实现梯度下降并将其应用于学生录取数据中的预测模式。 : 您建立情感分析模型,预测某些文本是肯定的还是否定的。 :了解如何在PyTorch中构建神经网络,以及如何将预训练的网络用于最新的图像分类器。 卷积神经网络 :可视化组成CNN的图层的输出。 了解如何定义和训练CNN以对进行分类, 是在机器和深度学习领域中臭名昭著的手写数字数据库。 此外,定义并训练CNN以对图像进行分类。